Beste Python-Bibliotheken für Datenwissenschaftler

In diesem Artikel werden einige der besten Python-Bibliotheken für Data Scientists und das Team für maschinelles Lernen erwähnt und erläutert.

Python ist eine ideale Sprache, die in diesen beiden Bereichen vor allem wegen der Bibliotheken verwendet wird, die sie bietet.

Der Grund dafür sind die Anwendungen der Python-Bibliotheken wie Dateneingabe/-ausgabe und Datenanalyse sowie andere Datenmanipulationsoperationen, die Datenwissenschaftler und Experten für maschinelles Lernen zur Verarbeitung und Erforschung von Daten verwenden.

Python-Bibliotheken, was sind sie?

Eine Python-Bibliothek ist eine umfangreiche Sammlung integrierter Module, die vorkompilierten Code, einschließlich Klassen und Methoden, enthalten, so dass der Entwickler den Code nicht mehr von Grund auf neu implementieren muss.

Die Bedeutung von Python für Data Science und maschinelles Lernen

Python verfügt über die besten Bibliotheken für die Verwendung durch Experten für maschinelles Lernen und DatenWissenschaft.

Seine Syntax ist einfach, so dass komplexe Algorithmen für maschinelles Lernen effizient implementiert werden können. Außerdem verkürzt die einfache Syntax die Lernkurve und macht das Verständnis einfacher.

Python unterstützt auch die schnelle Entwicklung von Prototypen und das reibungslose Testen von Anwendungen.

Die große Python-Gemeinschaft ist praktisch für Datenwissenschaftler, die bei Bedarf schnell nach Lösungen für ihre Fragen suchen können.

Wie nützlich sind Python-Bibliotheken?

Python-Bibliotheken sind bei der Erstellung von Anwendungen und Modellen im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft von großer Bedeutung.

Diese Bibliotheken helfen dem Entwickler sehr bei der Wiederverwendbarkeit von Code. Sie können auch eine relevante Bibliothek importieren, die eine bestimmte Funktion in Ihrem Programm implementiert, anstatt das Rad neu zu erfinden.

Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

Data Science-Experten empfehlen verschiedene Python-Bibliotheken, mit denen Data Science-Enthusiasten vertraut sein müssen. Je nach Relevanz für die Anwendung setzen die Experten für maschinelles Lernen und Data Science verschiedene Python-Bibliotheken ein, die in Bibliotheken für die Bereitstellung von Modellen, das Mining und Scraping von Daten, die Datenverarbeitung und die Datenvisualisierung unterteilt sind.

Dieser Artikel stellt einige häufig verwendete Python-Bibliotheken für Data Science und maschinelles Lernen vor.

Schauen wir sie uns jetzt an.

Numpy

Die Python-BibliothekNumpy, die auch als Numerical Python Code bezeichnet wird, besteht aus gut optimiertem C-Code. Data Scientists bevorzugen sie für ihre tiefgreifenden mathematischen Berechnungen und wissenschaftlichen Kalkulationen.

Merkmale

1. Numpy hat eine Syntax auf hohem Niveau, die es Programmierern mit Erfahrung leicht macht.
2. Aufgrund des gut optimierten C-Codes, aus dem die Bibliothek besteht, ist ihre Leistung relativ hoch.
3. Sie verfügt über numerische Berechnungswerkzeuge, einschließlich Fourier-Transformation, linearer Algebra und Zufallszahlengeneratoren.
4. Numpy ist quelloffen und ermöglicht daher zahlreiche Beiträge von anderen Entwicklern.

Numpy verfügt über weitere umfassende Funktionen wie die Vektorisierung mathematischer Operationen, Indexierung und Schlüsselkonzepte für die Implementierung von Arrays und Matrizen.

Pandas

Pandas ist eine berühmte Bibliothek für maschinelles Lernen, die High-Level-Datenstrukturen und zahlreiche Tools für die mühelose und effektive Analyse umfangreicher Datensätze bietet. Mit nur wenigen Befehlen kann diese Bibliothek komplexe Operationen mit Daten umsetzen.

Diese Bibliothek enthält zahlreiche integrierte Methoden, mit denen Daten gruppiert, indiziert, abgerufen, aufgeteilt, umstrukturiert und gefiltert werden können, bevor sie in ein- und mehrdimensionale Tabellen eingefügt werden.

Die wichtigsten Funktionen der Pandas-Bibliothek

1. Pandas erleichtert die Beschriftung der Daten in den Tabellen und richtet die Daten automatisch aus und indiziert sie.
2. Es kann Datenformate wie JSON und CSV schnell laden und speichern.

Es ist aufgrund seiner guten Datenanalysefunktionen und seiner hohen Flexibilität sehr effizient.

Matplotlib

Die grafische 2D-Python-BibliothekMatplotlib kann problemlos Daten aus zahlreichen Quellen verarbeiten. Die von ihr erstellten Visualisierungen sind statisch, animiert und interaktiv und können vom Benutzer vergrößert werden, was sie für Visualisierungen und die Erstellung von Diagrammen sehr effizient macht. Außerdem können Sie das Layout und den visuellen Stil anpassen.

Die Dokumentation ist quelloffen und bietet eine umfangreiche Sammlung von Tools, die für die Implementierung erforderlich sind.

Matplotlib importiert Hilfsklassen, um Jahr, Monat, Tag und Woche zu implementieren, was die Bearbeitung von Zeitreihendaten effizient macht.

Scikit-learn

Wenn Sie eine Bibliothek in Betracht ziehen, die Ihnen bei der Arbeit mit komplexen Daten hilft, sollte Scikit-learn die ideale Bibliothek für Sie sein. Experten für maschinelles Lernen verwenden Scikit-learn häufig. Die Bibliothek ist mit anderen Bibliotheken wie NumPy, SciPy und matplotlib verbunden. Sie bietet sowohl überwachte als auch unüberwachte Lernalgorithmen, die für Produktionsanwendungen verwendet werden können.

Funktionen der Scikit-learn Python-Bibliothek

1. Identifizierung von Objektkategorien, zum Beispiel mit Algorithmen wie SVM und Random Forest in Anwendungen wie der Bilderkennung.
2. Vorhersage von Attributen mit kontinuierlichem Wert, die ein Objekt mit einer Aufgabe namens Regression verbindet.
3. Merkmalsextraktion.
4. Dimensionalitätsreduzierung bedeutet, dass Sie die betrachtete Anzahl von Zufallsvariablen reduzieren.
5. Clustering von ähnlichen Objekten in Gruppen.

Die Scikit-learn Bibliothek ist effizient bei der Merkmalsextraktion aus Text- und Bilddatensätzen. Darüber hinaus ist es möglich, die Genauigkeit von überwachten Modellen an ungesehenen Daten zu überprüfen. Die zahlreichen verfügbaren Algorithmen ermöglichen Data Mining und andere maschinelle Lernaufgaben.

SciPy

SciPy (Wissenschaftlicher Python-Code) ist eine Bibliothek für maschinelles Lernen, die Module für mathematische Funktionen und Algorithmen bereitstellt, die weithin anwendbar sind. Ihre Algorithmen lösen algebraische Gleichungen, Interpolation, Optimierung, Statistik und Integration.

Ihr Hauptmerkmal ist die Erweiterung von NumPy, die Werkzeuge zur Lösung mathematischer Funktionen und Datenstrukturen wie dünn besetzte Matrizen bereitstellt.

SciPy verwendet High-Level-Befehle und -Klassen, um Daten zu manipulieren und zu visualisieren. Seine Datenverarbeitungs- und Prototypensysteme machen es zu einem noch effektiveren Werkzeug.

Außerdem ist SciPy dank seiner hochentwickelten Syntax für Programmierer jeder Erfahrungsstufe leicht zu bedienen.

Der einzige Nachteil von SciPy ist, dass es sich ausschließlich auf numerische Objekte und Algorithmen konzentriert und daher keine Plotting-Funktionen bietet.

PyTorch

Diese vielseitige Bibliothek für maschinelles Lernen implementiert effiziente Tensorberechnungen mit GPU-Beschleunigung und erstellt dynamische Berechnungsgraphen und automatische Gradientenberechnungen. Die Torch-Bibliothek, eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die in C entwickelt wurde, bildet die Grundlage der PyTorch-Bibliothek.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

1. Reibungslose Entwicklung und reibungslose Skalierung dank der guten Unterstützung der wichtigsten Cloud-Plattformen.
2. Ein robustes Ökosystem von Tools und Bibliotheken unterstützt die Entwicklung von Computer Vision und anderen Bereichen wie Natural Language Processing (NLP).
3. Es bietet einen reibungslosen Übergang zwischen dem Eager- und dem Graph-Modus mit Torch Script, während es den TorchServe nutzt, um den Weg zur Produktion zu beschleunigen.
4. Das verteilte Torch-Backend ermöglicht verteiltes Training und Leistungsoptimierung in Forschung und Produktion.

Sie können PyTorch für die Entwicklung von NLP-Anwendungen verwenden.

Keras

Keras ist eine Open-Source-Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, mit der Sie mit tiefen neuronalen Netzen experimentieren können.

Sie ist dafür bekannt, dass sie Dienstprogramme anbietet, die unter anderem Aufgaben wie die Kompilierung von Modellen und die Visualisierung von Graphen unterstützen. Sie verwendet Tensorflow für ihr Backend. Alternativ können Sie auch Theano oder neuronale Netze wie CNTK im Backend verwenden. Diese Backend-Infrastruktur hilft bei der Erstellung von Berechnungsgraphen, die zur Implementierung von Operationen verwendet werden.

Hauptmerkmale der Bibliothek

1. Sie können sowohl auf der Central Processing Unit als auch auf der Graphical Processing Unit effizient ausgeführt werden.
2. Das Debugging ist mit Keras einfacher, da es auf Python basiert.
3. Keras ist modular und dadurch ausdrucksstark und anpassungsfähig.
4. Sie können Keras überall einsetzen, indem Sie seine Module direkt in JavaScript exportieren, um sie im Browser auszuführen.

Zu den Anwendungen von Keras gehören Bausteine für neuronale Netze wie Schichten und Ziele sowie andere Tools, die die Arbeit mit Bildern und Textdaten erleichtern.

Seaborn

Seaborn ist ein weiteres wertvolles Tool für die Visualisierung statistischer Daten.

Mit seiner fortschrittlichen Oberfläche lassen sich attraktive und informative statistische Grafiken erstellen.

Plotly

Plotly ist ein webbasiertes 3D-Visualisierungstool, das auf der Plotly JS-Bibliothek basiert. Es bietet umfassende Unterstützung für verschiedene Diagrammtypen wie Liniendiagramme, Streudiagramme und Boxen mit Sparklines.

Seine Anwendung umfasst die Erstellung webbasierter Datenvisualisierungen in Jupyter-Notebooks.

Plotly eignet sich für die Visualisierung, da es mit seinem Hover-Tool Ausreißer oder Anomalien im Diagramm hervorheben kann. Außerdem können Sie die Diagramme nach Ihren Wünschen anpassen.

Der Nachteil von Plotly ist, dass seine Dokumentation veraltet ist, so dass es für den Benutzer schwierig sein kann, es als Leitfaden zu verwenden. Außerdem verfügt es über zahlreiche Tools, die der Benutzer erlernen muss. Es kann schwierig sein, den Überblick über sie alle zu behalten.

Funktionen der Plotly Python-Bibliothek

1. Die 3D-Diagramme, die sie bietet, ermöglichen mehrere Interaktionspunkte.
2. Sie hat eine vereinfachte Syntax.
3. Sie können die Vertraulichkeit Ihres Codes wahren und dennoch Ihre Punkte teilen.

SimpleITK

SimpleITK ist eine Bildanalyse-Bibliothek, die eine Schnittstelle zum Insight Toolkit (ITK) bietet. Sie basiert auf C und ist Open-Source.

Merkmale der SimpleITK-Bibliothek

1. Die Bilddatei-I/O unterstützt und konvertiert bis zu 20 Bilddateiformate wie JPG, PNG und DICOM.
2. Sie bietet zahlreiche Workflow-Filter zur Bildsegmentierung, darunter Otsu, Level Sets und Watersheds.
3. Es interpretiert Bilder als räumliche Objekte und nicht als ein Array von Pixeln.

Seine vereinfachte Schnittstelle ist in verschiedenen Programmiersprachen wie R, C#, C, Java und Python verfügbar.

Statistisches Modell

Statistisches Modell schätzt statistische Modelle, implementiert statistische Tests und erforscht statistische Daten mithilfe von Klassen und Funktionen.

Für die Angabe von Modellen werden Formeln im Stil von R, NumPy-Arrays und Pandas-Datenrahmen verwendet.

Scrapy

Dieses Open-Source-Paket ist ein bevorzugtes Tool zum Abrufen (Scraping) und Crawlen von Daten aus einer Website. Es ist asynchron und daher relativ schnell. Scrapy hat eine Architektur und Funktionen, die es effizient machen.

Der Nachteil ist, dass die Installation für verschiedene Betriebssysteme unterschiedlich ist. Außerdem können Sie es nicht auf Websites verwenden, die auf JS basieren. Außerdem kann es nur mit Python 2.7 oder späteren Versionen verwendet werden.

Data Science-Experten verwenden es für Data Mining und automatisierte Tests.

Funktionen

1. Es kann Feeds in JSON, CSV und XML exportieren und in mehreren Backends speichern.
2. Es verfügt über integrierte Funktionen zum Sammeln und Extrahieren von Daten aus HTML/XML-Quellen.
3. Sie können Scrapy über eine gut definierte API erweitern.

Kopfkissen

Kopfkissen ist eine Bildbearbeitungsbibliothek in Python, die Bilder manipuliert und verarbeitet.

Sie ergänzt den Python-Interpreter um Bildverarbeitungsfunktionen, unterstützt verschiedene Dateiformate und bietet eine hervorragende interne Darstellung.

Auf Daten, die in einfachen Dateiformaten gespeichert sind, kann dank Pillow leicht zugegriffen werden.

Zusammenfassung

Damit ist unsere Erkundung einiger der besten Python-Bibliotheken für Datenwissenschaftler und Experten für maschinelles Lernen abgeschlossen.

Wie dieser Artikel zeigt, verfügt Python über weitere nützliche Pakete für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft. Python verfügt über weitere Bibliotheken, die Sie in anderen Bereichen einsetzen können.

Vielleicht interessieren Sie sich auch für einige der besten Data Science Notebooks.

Viel Spaß beim Lernen!