Le migliori librerie Python per data scientist

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Questo articolo menziona ed espone alcune delle migliori librerie Python per i data scientist e il team di machine learning.

Python è un linguaggio ideale notoriamente usato in questi due campi principalmente per le librerie che offre.

Ciò è dovuto alle applicazioni delle librerie Python come I/O di input/output e analisi dei dati, tra le altre operazioni di manipolazione dei dati che i data scientist e gli esperti di machine learning utilizzano per gestire ed esplorare i dati.

Librerie Python, cosa sono?

Una libreria Python è un’ampia raccolta di moduli incorporati contenenti codice precompilato, incluse classi e metodi, che eliminano la necessità per lo sviluppatore di implementare il codice da zero.

Importanza di Python nella scienza dei dati e nell’apprendimento automatico

Python ha le migliori librerie per l’uso da parte di esperti di Machine learning e Data Science.

La sua sintassi è semplice, rendendo così efficiente l’implementazione di complessi algoritmi di apprendimento automatico. Inoltre, la semplice sintassi accorcia la curva di apprendimento e facilita la comprensione.

Python supporta anche lo sviluppo rapido di prototipi e il test fluido delle applicazioni.

La vasta comunità di Python è utile per i data scientist per cercare prontamente soluzioni alle loro domande quando necessario.

Quanto sono utili le librerie Python?

Le librerie Python sono fondamentali nella creazione di applicazioni e modelli nell’apprendimento automatico e nella scienza dei dati.

Queste librerie fanno molto per aiutare lo sviluppatore con la riutilizzabilità del codice. Pertanto, puoi importare una libreria pertinente che implementa una funzionalità specifica all’interno del tuo programma oltre a reinventare la ruota.

Librerie Python utilizzate in Machine Learning e Data Science

Gli esperti di data science consigliano varie librerie Python con cui gli appassionati di data science devono avere familiarità. A seconda della loro rilevanza nell’applicazione, gli esperti di Machine learning e Data Science applicano diverse librerie Python classificate in librerie per la distribuzione di modelli, data mining e scraping, elaborazione dati e visualizzazione dei dati.

Questo articolo identifica alcune librerie Python comunemente utilizzate in Data Science e Machine Learning.

Diamo un’occhiata a loro ora.

Numpy

La libreria Numpy Python, anche Numerical Python Code per intero, è costruita con codice C ben ottimizzato. I data scientist lo preferiscono per i suoi profondi calcoli matematici e calcoli scientifici.

Caratteristiche

  • Numpy ha una sintassi di alto livello che lo rende facile per i programmatori con esperienza.
  • Le prestazioni della libreria sono relativamente elevate a causa del codice C ben ottimizzato che la compone.
  • Dispone di strumenti di calcolo numerico, tra cui capacità di trasformazione di Fourier, algebra lineare e generatori di numeri casuali.
  • È open source, consentendo così numerosi contributi da parte di altri sviluppatori.
  • Numpy viene fornito con altre funzionalità complete come la vettorizzazione di operazioni matematiche, l’indicizzazione e concetti chiave nell’implementazione di array e matrici.

    Panda

    Pandas è una famosa libreria di Machine Learning che fornisce strutture di dati di alto livello e numerosi strumenti per analizzare enormi set di dati in modo semplice ed efficace. Con pochissimi comandi, questa libreria può tradurre operazioni complesse con dati.

    Numerosi metodi integrati che possono raggruppare, indicizzare, recuperare, dividere, ristrutturare dati e filtrare set prima di inserirli in tabelle singole e multidimensionali; compone questa libreria.

    Caratteristiche principali della libreria Pandas

  • I panda semplificano l’etichettatura dei dati nelle tabelle e allineano e indicizzano automaticamente i dati.
  • Può caricare e salvare rapidamente formati di dati come JSON e CSV.
  • È altamente efficiente per la sua buona funzionalità di analisi dei dati e l’elevata flessibilità.

    Matplotlib

    La libreria Python grafica 2D Matplotlib può gestire facilmente i dati da numerose fonti. Le visualizzazioni che crea sono statiche, animate e interattive su cui l’utente può ingrandire, rendendolo così efficiente per le visualizzazioni e la creazione di grafici. Consente inoltre la personalizzazione del layout e dello stile visivo.

    La sua documentazione è open source e offre una vasta raccolta di strumenti necessari per l’implementazione.

    Matplotlib importa classi helper per implementare anno, mese, giorno e settimana, rendendo efficiente la manipolazione dei dati delle serie temporali.

    Scikit-impara

    Se stai considerando una libreria per aiutarti a lavorare con dati complessi, Scikit-learn dovrebbe essere la tua libreria ideale. Gli esperti di machine learning utilizzano ampiamente Scikit-learn. La libreria è associata ad altre librerie come NumPy, SciPy e matplotlib. Offre algoritmi di apprendimento sia supervisionati che non supervisionati che possono essere utilizzati per applicazioni di produzione.

    Caratteristiche della libreria Python per imparare a Scikit

  • Identificazione di categorie di oggetti, ad esempio, utilizzando algoritmi come SVM e foresta casuale in applicazioni come il riconoscimento delle immagini.
  • Previsione dell’attributo a valore continuo che un oggetto associa a un’attività chiamata regressione.
  • Estrazione delle caratteristiche.
  • La riduzione della dimensionalità è dove si riduce il numero considerato di variabili casuali.
  • Raggruppamento di oggetti simili in insiemi.
  • La libreria Scikit-learn è efficiente nell’estrazione di funzionalità da set di dati di testo e immagini. Inoltre, è possibile verificare l’accuratezza dei modelli supervisionati su dati invisibili. I suoi numerosi algoritmi disponibili rendono possibile il data mining e altre attività di machine learning.

    SciPy

    SciPy (Scientific Python Code) è una libreria di apprendimento automatico che fornisce moduli applicati a funzioni matematiche e algoritmi ampiamente applicabili. I suoi algoritmi risolvono equazioni algebriche, interpolazione, ottimizzazione, statistica e integrazione.

    La sua caratteristica principale è la sua estensione a NumPy, che aggiunge strumenti per risolvere le funzioni matematiche e fornisce strutture dati come matrici sparse.

    SciPy utilizza comandi e classi di alto livello per manipolare e visualizzare i dati. I suoi sistemi di elaborazione dati e prototipazione lo rendono uno strumento ancora più efficace.

    Inoltre, la sintassi di alto livello di SciPy lo rende facile da usare per i programmatori di qualsiasi livello di esperienza.

    L’unico svantaggio di SciPy è il suo unico focus su oggetti numerici e algoritmi; quindi incapace di offrire alcuna funzione di plottaggio.

    PyTorch

    Questa variegata libreria di machine learning implementa in modo efficiente i calcoli tensoriali con l’accelerazione GPU, creando grafici computazionali dinamici e calcoli automatici dei gradienti. La libreria Torch, una libreria di machine learning open source sviluppata su C, costruisce la libreria PyTorch.

    Le caratteristiche principali includono:

  • Una disposizione di sviluppo senza intoppi e scalabilità regolare grazie al suo buon supporto sulle principali piattaforme cloud.
  • Un solido ecosistema di strumenti e librerie supporta lo sviluppo della visione artificiale e altre aree come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
  • Fornisce una transizione graduale tra le modalità ansioso e grafico utilizzando Torch Script mentre utilizza TorchServe per accelerare il suo percorso verso la produzione.
  • Il backend distribuito Torch consente la formazione distribuita e l’ottimizzazione delle prestazioni nella ricerca e nella produzione.
  • Puoi utilizzare PyTorch nello sviluppo di applicazioni NLP.

    Cheras

    Keras è una libreria Python open source di apprendimento automatico utilizzata per sperimentare reti neurali profonde.

    È famoso per offrire utilità che supportano attività come la compilazione di modelli e la visualizzazione di grafici, tra le altre. Applica Tensorflow per il suo back-end. In alternativa, puoi utilizzare Theano o reti neurali come CNTK nel backend. Questa infrastruttura di back-end consente di creare grafici computazionali utilizzati per implementare le operazioni.

    Caratteristiche principali della libreria

  • Può funzionare in modo efficiente sia sull’unità di elaborazione centrale che sull’unità di elaborazione grafica.
  • Il debug è più facile con Keras perché è basato su Python.
  • Keras è modulare, quindi espressivo e adattabile.
  • Puoi distribuire Keras ovunque esportando direttamente i suoi moduli in JavaScript per eseguirlo sul browser.
  • Le applicazioni di Keras includono elementi costitutivi della rete neurale come livelli e obiettivi, tra gli altri strumenti che facilitano il lavoro con immagini e dati di testo.

    Nato dal mare

    Seaborn è un altro strumento prezioso nella visualizzazione dei dati statistici.

    La sua interfaccia avanzata può implementare disegni grafici statistici attraenti e informativi.

    Tramamente

    Plotly è uno strumento di visualizzazione 3D basato sul Web basato sulla libreria Plotly JS. Ha un ampio supporto per vari tipi di grafici come grafici a linee, grafici a dispersione e sparkline di tipo box.

    La sua applicazione include la creazione di visualizzazioni di dati basate sul Web nei notebook Jupyter.

    Plotly è adatto per la visualizzazione perché può evidenziare valori anomali o anomalie nel grafico con il suo strumento al passaggio del mouse. Puoi anche personalizzare i grafici in base alle tue preferenze.

    Sul lato negativo di Plotly, la sua documentazione è obsoleta; pertanto, utilizzarlo come guida può essere difficile per l’utente. Inoltre, ha numerosi strumenti che l’utente dovrebbe imparare. Potrebbe essere difficile tenere traccia di tutti loro.

    Caratteristiche della libreria Plotly Python

  • I grafici 3D di cui dispone consentono più punti di interazione.
  • Ha una sintassi semplificata.
  • Puoi mantenere la privacy del tuo codice mentre continui a condividere i tuoi punti.
  • SimpleITK

    SimpleITK è una libreria di analisi delle immagini che offre un’interfaccia per Insight Toolkit (ITK). È basato su C++ ed è open-source.

    Caratteristiche della libreria SimpleITK

  • Il suo file immagine I/O supporta e può convertire fino a 20 formati di file immagine come JPG, PNG e DICOM.
  • Fornisce numerosi filtri per flussi di lavoro di segmentazione delle immagini, inclusi Otsu, set di livelli e bacini idrografici.
  • Interpreta le immagini come oggetti spaziali piuttosto che come una matrice di pixel.
  • La sua interfaccia semplificata è disponibile in vari linguaggi di programmazione come R, C#, C++, Java e Python.

    Statsmodel

    Statsmodel stima modelli statistici, implementa test statistici ed esplora dati statistici utilizzando classi e funzioni.

    La specifica dei modelli utilizza formule in stile R, array NumPy e frame di dati Pandas.

    Graffiato

    Questo pacchetto open source è uno strumento preferito per il recupero (scraping) e la scansione dei dati da un sito Web. È asincrono e, quindi, relativamente veloce. Scrapy ha un’architettura e caratteristiche che lo rendono efficiente.

    D’altra parte, la sua installazione differisce per i diversi sistemi operativi. Inoltre, non è possibile utilizzarlo su siti Web basati su JS. Inoltre, può funzionare solo con Python 2.7 o versioni successive.

    Gli esperti di data science lo applicano nel data mining e nei test automatizzati.

    Caratteristiche

  • Può esportare feed in JSON, CSV e XML e archiviarli in più backend.
  • Ha funzionalità integrate per raccogliere ed estrarre dati da fonti HTML/XML.
  • Puoi utilizzare un’API ben definita per estendere Scrapy.
  • Cuscino

    Pillow è una libreria di imaging Python che manipola ed elabora le immagini.

    Aggiunge all’interprete Python funzionalità di elaborazione delle immagini, supporta vari formati di file e offre un’eccellente rappresentazione interna.

    I dati memorizzati nei formati di file di base sono facilmente accessibili grazie a Pillow.

    Concludendo💃

    Questo riassume la nostra esplorazione di alcune delle migliori librerie Python per data scientist ed esperti di machine learning.

    Come mostra questo articolo, Python ha pacchetti di apprendimento automatico e scienza dei dati più utili. Python ha altre librerie che puoi applicare in altre aree.

    Potresti voler conoscere alcuni dei migliori notebook per la scienza dei dati.

    Buon apprendimento!

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