10 Perpustakaan Python pangalusna pikeun Élmu Data

Python parantos naék janten basa pamrograman anu paling seueur dianggo ayeuna, sareng éta mangrupikeun pilihan utama pikeun ngungkulan tugas élmu data. Python dianggo ku élmuwan data unggal dintenna, sareng éta mangrupikeun pilihan anu hadé pikeun amatir sareng para ahli kusabab sifatna anu gampang diajar. Sababaraha fitur sejenna nu ngajadikeun Python jadi populér pikeun elmu data nya éta open-source, object-oriented, jeung basa kinerja tinggi. 

Tapi titik jual pangbadagna Python pikeun élmu data nyaéta rupa-rupa perpustakaan anu tiasa ngabantosan programer ngabéréskeun sajumlah masalah. 

Hayu urang tingali 10 perpustakaan Python pangsaéna pikeun élmu data: 

1. TensorFlow

Puncak daptar 10 perpustakaan Python pangsaéna pikeun élmu data nyaéta TensorFlow, dikembangkeun ku Tim Otak Google. TensorFlow mangrupikeun pilihan anu saé pikeun pamula sareng profésional, sareng nawiskeun rupa-rupa alat anu fleksibel, perpustakaan, sareng sumber daya komunitas. 

Perpustakaan ieu ditujukeun pikeun komputasi numerik-kinerja luhur, sareng gaduh sakitar 35,000 koméntar sareng komunitas langkung ti 1,500 kontributor. Aplikasina dianggo dina widang ilmiah, sareng kerangka na nempatkeun pondasi pikeun netepkeun sareng ngajalankeun komputasi anu ngalibatkeun tensor, anu sawaréh diartikeun objék komputasi anu ahirna ngahasilkeun nilai. 

TensorFlow hususna kapaké pikeun tugas-tugas sapertos pangakuan ucapan sareng gambar, aplikasi dumasar-téks, analisis séri waktos, sareng deteksi pidéo. 

Ieu sababaraha fitur utama TensorFlow pikeun élmu data: 

• Ngurangan kasalahan ku 50 dugi ka 60 persén dina neural learning mesin
• manajemén perpustakaan alus teuing
• Arsitéktur fleksibel sareng kerangka
• Dijalankeun dina rupa-rupa platform komputasi

2. SciPy

Perpustakaan Python anu sanés pikeun élmu data nyaéta SciPy, anu mangrupikeun perpustakaan Python gratis sareng open source anu dianggo pikeun komputasi tingkat tinggi. Sapertos TensorFlow, SciPy gaduh komunitas anu ageung sareng aktip anu jumlahna ratusan kontributor. SciPy hususna kapaké pikeun komputasi ilmiah sareng téknis, sareng nyayogikeun rupa-rupa rutin anu ramah-pamaké sareng éfisién pikeun itungan ilmiah. 

SciPy didasarkeun kana Numpy, sareng kalebet sadaya pungsi bari janten alat ilmiah anu ramah-pamaké. SciPy alus teuing dina ngajalankeun komputasi ilmiah sareng téknis dina set data ageung, sareng sering dianggo pikeun operasi gambar multidimensional, algoritma optimasi, sareng aljabar linier. 

Ieu sababaraha fitur utama SciPy pikeun élmu data: 

• Paréntah tingkat luhur pikeun manipulasi data sareng visualisasi
• Diwangun-di fungsi pikeun ngarengsekeun persamaan diferensial
• Ngolah gambar multidimensional
• Komputasi set data ageung

3. pandas

Salah sahiji perpustakaan Python anu paling seueur dianggo pikeun élmu data nyaéta Pandas, anu nyayogikeun manipulasi data sareng alat analisis anu tiasa dianggo pikeun nganalisis data. Perpustakaan ngandung struktur data anu kuat sorangan pikeun ngamanipulasi tabel numerik sareng analisis séri waktos. 

Dua fitur luhur perpustakaan Pandas nyaéta Series sareng DataFrames, anu mangrupikeun cara anu gancang sareng efisien pikeun ngatur sareng ngajalajah data. Ieu ngagambarkeun data sacara éfisién sareng ngamanipulasi ku cara anu béda. 

Sababaraha aplikasi utama Pandas kalebet wrangling data umum sareng beberesih data, statistik, keuangan, generasi rentang tanggal, régrési liniér, Sarta leuwih. 

Ieu sababaraha fitur utama Pandas pikeun élmu data: 

• Jieun fungsi sorangan tur ngajalankeun eta sakuliah runtuyan data
• Abstraksi tingkat luhur
• Struktur tingkat luhur sareng alat manipulasi
• Ngagabung / ngagabung tina set data 

4. Numpy

Numpy mangrupikeun perpustakaan Python anu tiasa dianggo sacara lancar pikeun ngolah matriks multi-dimensi ageung. Éta ngagunakeun sakumpulan ageung fungsi matematik tingkat luhur anu ngajantenkeun éta mangpaat pikeun komputasi ilmiah dasar anu efisien. 

NumPy mangrupikeun pakét pangolahan array-tujuan umum anu nyayogikeun susunan sareng alat anu berprestasi tinggi, sareng alamat kalambatan ku nyayogikeun susunan multidimensional sareng fungsi sareng operator anu beroperasi sacara éfisién. 

Perpustakaan Python mindeng dilarapkeun pikeun analisis data, kreasi arrays N-dimensi kuat, sarta ngabentuk dasar perpustakaan séjén kawas SciPy na scikit-diajar. 

Ieu sababaraha fitur utama NumPy pikeun élmu data: 

• Gancang, fungsi precompiled pikeun rutin numerik
• Ngarojong pendekatan berorientasi obyék
• Array-berorientasi pikeun komputasi leuwih efisien
• Ngabersihan sareng manipulasi data

5. Matplotlib

Matplotlib mangrupikeun perpustakaan plot pikeun Python anu ngagaduhan komunitas langkung ti 700 kontributor. Éta ngahasilkeun grafik sareng plot anu tiasa dianggo pikeun visualisasi data, ogé API berorientasi obyék pikeun nampilkeun plot kana aplikasi. 

Salah sahiji pilihan anu pang populerna pikeun élmu data, Matplotlib ngagaduhan rupa-rupa aplikasi. Ieu bisa dipaké pikeun analisis korelasi variabel, pikeun visualize interval kapercayaan model jeung distribusi data pikeun meunangkeun wawasan, sarta pikeun deteksi outlier ngagunakeun plot paburencay. 

Ieu sababaraha fitur utama Matplotlib pikeun élmu data: 

• Bisa jadi ngagantian MATLAB
• sumber Free jeung kabuka
• Ngarojong puluhan backends sarta jenis kaluaran
• Konsumsi memori low

6. Scikit-diajar

Scikit-diajar mangrupakeun perpustakaan Python hébat sejen pikeun elmu data. Perpustakaan mesin learning nyadiakeun rupa-rupa algoritma learning mesin mangpaat, sarta dirancang pikeun interpolasi kana SciPy na NumPy. 

Scikit-diajar ngawengku gradient boosting, DBSCAN, leuweung acak dina klasifikasi, regression, métode clustering, jeung ngarojong mesin vektor. 

Perpustakaan Python sering dianggo pikeun aplikasi sapertos clustering, klasifikasi, pilihan modél, régrési, sareng réduksi dimensi. 

Ieu sababaraha fitur utama Scikit-diajar pikeun élmu data: 

• Klasifikasi data jeung modeling
• Pra-pangolah data
• Pilihan modél
• Algoritma pembelajaran mesin tungtung-to-tungtung 

7. Keras

Keras mangrupikeun perpustakaan Python anu populer pisan sering dianggo pikeun diajar jero sareng modul jaringan saraf, sami sareng TensorFlow. Perpustakaan ngadukung duanana tonggong TensorFlow sareng Theano, anu ngajantenkeun éta pilihan anu saé pikeun anu henteu hoyong aub teuing sareng TensorFlow. 

Perpustakaan open-source nyayogikeun anjeun sadaya alat anu diperyogikeun pikeun ngawangun modél, nganalisa set data, sareng visualisasi grafik, sareng kalebet set data prelabeled anu tiasa langsung diimpor sareng dimuat. Perpustakaan Keras téh modular, extensible, sarta fléksibel, sahingga pilihan ramah-pamaké pikeun beginners. Sajaba ti éta, éta ogé nawarkeun salah sahiji rentang widest pikeun tipe data. 

Keras sering dipilarian pikeun modél pangajaran jero anu sayogi kalayan beurat anu parantos dilatih, sareng ieu tiasa dianggo pikeun ngaramalkeun atanapi ngekstrak fitur-fiturna tanpa nyiptakeun atanapi ngalatih modél anjeun nyalira.

Ieu sababaraha fitur utama Keras pikeun élmu data: 

• Ngembangkeun lapisan saraf
• Ngumpulkeun data
• Aktivasina sarta fungsi ongkos
• Model pembelajaran jero sareng pembelajaran mesin

8. Ngalenyepan

Scrapy mangrupikeun salah sahiji perpustakaan Python anu paling dikenal pikeun élmu data. Kerangka Python ngorondang wéb anu gancang sareng open source sering dianggo pikeun nimba data tina halaman wéb kalayan bantosan pamilih dumasar XPath. 

Perpustakaan ngagaduhan rupa-rupa aplikasi, kalebet dianggo pikeun ngawangun program ngorondang anu nyandak data terstruktur tina wéb. Hal ieu ogé dianggo pikeun ngumpulkeun data tina API, sareng ngamungkinkeun para pangguna nyerat kode universal anu tiasa dianggo deui pikeun ngawangun sareng skala crawler ageung. 

Ieu sababaraha fitur utama Scrapy pikeun élmu data: 

• Lightweight sareng open source
• Perpustakaan scraping wéb anu kuat
• Extracts data formulir kaca online kalawan pamilih XPath 
• Diwangun-di rojongan

9. PyTorch

Ngadeukeutan tungtung daptar kami nyaéta PyTorch, anu mangrupikeun perpustakaan Python anu sanés pikeun élmu data. Paket komputasi ilmiah basis Python ngandelkeun kakuatan unit pangolahan grafik, sarta mindeng dipilih salaku platform panalungtikan learning jero kalawan kalenturan maksimum sarta speed. 

Dijieun ku tim peneliti AI Facebook dina 2016, fitur-fitur anu pangsaéna PyTorch kalebet palaksanaan anu gancang, anu tiasa dihontal sanajan nanganan grafik anu beurat. Éta pisan fléksibel, sanggup beroperasi dina prosésor saderhana atanapi CPU sareng GPU. 

Ieu sababaraha fitur utama PyTorch pikeun élmu data: 

• Kontrol kana set data
• Kacida fléksibel sareng gancang
• Ngembangkeun modél pangajaran jero
• Distribusi statistik sareng operasi

10. Sup Geulis

Nutup daptar 10 perpustakaan Python pangsaéna pikeun élmu data nyaéta BeautifulSoup, anu paling sering dianggo pikeun ngorondang wéb sareng ngikis data. Kalayan BeautifulSoup, pangguna tiasa ngumpulkeun data anu sayogi dina situs wéb tanpa CSV atanapi API anu leres. Dina waktu nu sarua, perpustakaan Python mantuan kerok data jeung ngatur kana format diperlukeun. 

BeautifulSoup ogé ngagaduhan komunitas anu mapan pikeun dukungan sareng dokuméntasi komprehensif anu ngamungkinkeun diajar gampang. 

Ieu sababaraha fitur utama BeautifulSoup pikeun élmu data: 

• Komunitas dukungan
• Crawling wéb sareng scraping data
• Gampang make
• Kumpulkeun data tanpa CSV atanapi API anu leres