Katsaus tietojenkäsittelyn Python-kirjastoihin
Kagglen äskettäin tekemän tutkimuksen mukaan 83% tietojenkäsittelyn harjoittajista valitsi pythonin valitsemanaan kieleksi. Yksi tärkeimmistä syistä tähän on laaja valikoima python-kirjastoja. Mutta mikä on kirjasto ? Voimme pitää kirjastoa joukkona toimintoja, rutiineja tai toimintoja, jotka auttavat kehittäjiä keskittymään ongelman selvittämiseen pyörän keksimisen sijaan.
Oletetaan, että työskentelet ongelmassa ennustaa lainan laiminlyöntiä suurelle taloudelliselle organisaatiolle. Nyt sen sijaan, että kirjoittaisi koodia tyhjästä tavallisille toiminnoille, kuten tietojen käsittelylle, visualisoinnille, koneoppimisalgoritmien toteuttamiselle, nämä kirjastot auttavat sinua käsittelemään näitä muokattavissa olevilla ja tehokkailla toiminnoilla. Tässä artikkelissa keskustellaan yleisimmin käytetyistä python-kirjastoista tietojenkäsittelyn eri osa-alueilla, kuten koneoppiminen, datan visualisointi, syväoppiminen, luonnollisen kielen käsittely jne.
Python Data Science -kirjasto
Operaatioiden perusteella jaamme python-datatieteelliset kirjastot seuraaviin alueisiin
1. Yleiset kirjastot
NumPy: NumPy tarkoittaa Numerical Python. Se on yksi tärkeimmistä kirjastoista tieteellisille ja matemaattisille laskelmille. Se auttaa meitä tehokkaalla N-ulotteisella ryhmäoperaatiolla, integroimalla C / C ++- ja Fortran-koodit, monimutkaisilla matemaattisilla muunnoksilla, joihin liittyy lineaarinen algebra, Fourier-muunnos jne.
Pandas: Se on suosituin kirjasto tietojen lukemiseen, käsittelemiseen ja valmisteluun. Pandat tarjoavat erittäin tehokkaita ja helppokäyttöisiä tietorakenteita, jotka auttavat käsittelemään tietoja muistin ja ulkoisten tietomuotojen, kuten CSV, JSON, Microsoft Excel, SQL, välillä.
Tämän kirjaston pääominaisuudet ovat:
- Mukana nopea ja tehokas DataFrame-objekti
- Suorituskykyinen yhdistäminen ja älykäs indeksointi
- Alhaisen viiveen toteutus on kirjoitettu Cythonissa ja C: ssä jne.
SciPy: SciPy on toinen suosittu avoimen lähdekoodin kirjasto matemaattisille ja tilastollisille operaatioille. Scipyn ydintietorakenne on numpy-taulukot. Se auttaa tietotieteilijöitä ja kehittäjiä lineaarisella algebralla, verkkotunnuksen muunnoksilla, tilastollisella analyysillä jne.
2. Tietojen visualisointi
Matplotlib: Se on MATLAB: n inspiroima 2D-piirustuskirjasto visualisointiin. Matplotlib tarjoaa korkealaatuisia kaksiulotteisia lukuja, kuten pylväskaaviota, jakelukaavioita, histogrammeja, sirontapisteitä jne. Muutamalla koodirivillä. Kuten MATLAB, se antaa myös käyttäjille joustavuuden valita matalan tason toiminnallisuudet, kuten rivityylit, fontin ominaisuudet, akselien ominaisuudet jne., Olio-ohjattavan käyttöliittymän tai toimintojen avulla.
Seaborn: Seaborn on pohjimmiltaan korkean tason sovellusliittymä, joka on rakennettu Matplotlibin päälle. Se tulee visuaalisen reaktorin ja informatiivisen tilastollisen grafiikan, kuten lämpökartan, laskentapiirron, viulupiirin jne. Kanssa.
Plotly: Plotly on toinen suosittu avoimen lähdekoodin python-graafinen kirjasto korkealaatuiselle, interaktiiviselle visualisoinnille. 2D-kuvaajien lisäksi se tukee myös 3D-piirtämistä. Plotlya käytetään laajasti datan visualisointiin selaimessa.
3. Koneoppiminen ja NLP
ScikitLearn: ScikitLearn on todennäköisesti yksi eniten käytettyjä Python-kirjastoja koneoppimiseen ja ennustavaan analysointiin. Se tarjoaa laajan kokoelman tehokkaita algoritmeja luokitteluun, regressioon, klusterointiin, mallin viritykseen, datan esikäsittelyyn ja ulottuvuuden pienentämiseen. Se on rakennettu NumPyn, SciPyn ja Matplotlibin päälle, joten se on helppo käyttää, avoimen lähteen ja uudelleenkäytettävissä erilaisiin tilanteisiin.
LightGBM: Tietojenkäsittelyn myöhemmässä osassa törmäät puupohjaisiin oppimisalgoritmeihin ja -yhdistelmiin . Yksi tärkeimmistä menetelmistä nykypäivän koneoppimisessa on tehostaminen. LightGBM on Microsoftin suosittu avoimen lähdekoodin gradienttien tehostamiskehys.
Tärkeimmät ominaisuudet lightgbm ovat
- Rinnakkais- ja GPU-käyttö mahdollista
- Nopeus ja parempi tarkkuus
- Kyky käsitellä suuria tietokokonaisuuksia ja tukee hajautettua laskentaa
Yllätys: Suositusjärjestelmä on tärkeä kiinnostuksen kohde nykyaikaisille AI-pohjaisille sovelluksille. Huippuluokan suositusjärjestelmän avulla yritykset voivat tarjota erittäin henkilökohtaisia tarjouksia asiakkailleen. Yllätys on hyödyllinen avoimen lähdekoodin Python-kirjasto suositusjärjestelmien rakentamiseksi. Se tarjoaa työkaluja algoritmin suorituskyvyn arvioimiseksi, analysoimiseksi ja vertaamiseksi.
NLTK: NLTK tarkoittaa luonnollisen kielen työkalupakkia. Se on avoimen lähdekoodin kirjasto, joka toimii ihmiskielten tietojoukkojen kanssa. Se on erittäin hyödyllinen sellaisissa ongelmissa kuin tekstianalyysit, tunteanalyysi, kielellisen rakenteen analysointi jne.
4. Syvä oppiminen
TensorFlow: TensorFlow on Googlen avoimen lähdekoodin kehys loppupään koneoppimiselle ja syväoppimisratkaisuille. Se antaa käyttäjille matalan tason ohjauksia erittäin skaalautuvien ja monimutkaisten hermoverkkojen suunnitteluun ja kouluttamiseen. Tensorflow on saatavana sekä työpöydälle että mobiililaitteille ja tukee laajaa määrää ohjelmointikieliä kääreiden kautta.
Keras: Keras on avoimen lähdekoodin korkean tason syväoppimiskirjasto. Se antaa joustavuuden käyttää joko tensorflowia tai theanoa (toinen matalan tason python-kirjasto, kuten tensorflow) taustana. Keras tarjoaa yksinkertaisen korkean tason sovellusliittymän syvien oppimismallien kehittämiseen.
Se soveltuu nopeaan prototyyppien muotoiluun ja hermostoverkkomallien kehittämiseen teollisuuskäyttöön. Keran ensisijainen käyttö on luokittelussa, tekstin luomisessa ja yhteenvedossa, koodaamisessa ja kääntämisessä, puheentunnistuksessa jne.
5. Sekalaiset
OpenCV: OpenCV on suosittu python-kirjasto tietokonenäköongelmiin (kuva- tai videotietoon liittyvä tehtävä). Se on tehokas kehys, jossa on alustojen välinen tuki ja joka sopii reaaliaikaisiin sovelluksiin.
Dask: Jos tietokoneellasi on vähän laskentatehoa tai sinulla ei ole pääsyä isoihin klustereihin, Dask on täydellinen valinta skaalautuvalle laskennalle. Dask tarjoaa matalan tason sovellusliittymiä rakentaa räätälöityjä järjestelmiä sisäisiin sovelluksiin. Kun työskentelet erittäin suuren mittakaavan tietoaineiston kanssa paikallisessa laatikossa, voit valita Daskin Pandan sijasta.
johtopäätös
Python-tietokantoihin on saatavana runsaasti python-kirjastoja. Tässä artikkelissa keskustelimme data-tiedeyhteisön suosituimmista ja laajimmin käytetyistä python-kirjastoista. Ongelmalausunnon ja organisaatiokäytäntöjen perusteella valitaan käytännössä sopivat python-kirjastot.
Suositellut artikkelit
Tämä on ollut opas Python-kirjastoihin datatieteelle. Tässä olemme keskustelleet datontieteen python-yleiskatsauksesta ja eri kirjastoista. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Pythonin edut
- Python-vaihtoehdot
- Python-kehykset
- Python-kielitoiminnot
- Matplotlib Pythonissa