Andmeteaduse Pythoni raamatukogude ülevaade
Kaggle hiljutise uuringu kohaselt valis 83% andmeteaduse praktikutest oma valitud keeleks python. Selle peamiseks põhjuseks on saadavalolevate python-teekide lai valik. Aga mis on raamatukogu ? Võime raamatukogu pidada funktsioonide, rutiinide või funktsioonide kogumiks, mis aitab arendajatel ratta uuesti leiutamise asemel keskenduda probleemilausele.
Oletame, et töötate suure finantsorganisatsiooni laenu võlgnike ennustamise probleemiga. Nüüd, selle asemel, et kirjutada kood nullist tavapäraste toimingute jaoks, näiteks andmete manipuleerimine, visualiseerimine, masinõppe algoritmide rakendamine, aitavad need teegid teil neid kohandatavate ja tõhusate funktsioonidega käsitseda. Selles artiklis käsitleme kõige sagedamini kasutatavaid pythoni raamatukogusid erinevates andmetöötluse valdkondades nagu masinõpe, andmete visualiseerimine, süvaõpe, looduskeele töötlemine jne.
Python Data Science raamatukogud
Operatsioonide põhjal jaotame python data science teegid järgmistesse valdkondadesse
1. Üldraamatukogud
NumPy: NumPy tähistab numbrilist Pythoni. See on üks peamisi teaduslike ja matemaatiliste arvutuste raamatukogusid. See aitab meil tõhusate N-mõõtmete maatrikstoimingutega, integreerides C / C ++ ja Fortrani koode, keerulisi matemaatilisi teisendusi, mis hõlmavad lineaarset algebrat, Fourieri teisendust jne.
Pandas: see on kõige populaarsem raamatukogu andmete lugemiseks, nende töötlemiseks ja ettevalmistamiseks. Pandad pakuvad ülitõhusaid hõlpsasti kasutatavaid andmestruktuure, mis aitavad manipuleerida andmetega mälus olevate ja väliste andmevormingute vahel, nagu CSV, JSON, Microsoft Excel, SQL jne.
Selle raamatukogu põhijooned on:
- Kaasas kiire ja tõhus DataFrame'i objekt
- Suure jõudlusega andmekogumite ühendamine ja arukas indekseerimine
- Madala latentsusajaga rakendamine on kirjutatud Cython'is ja C-s jne.
SciPy: SciPy on veel üks populaarne avatud lähtekoodiga teek matemaatiliste ja statistiliste toimingute jaoks. Skipi põhiandmestruktuur on tuimas massiivid. See aitab andmeteadlastel ja arendajatel kasutada lineaarset algebrat, domeeni teisendusi, statistilist analüüsi jne.
2. Andmete visualiseerimine
Matplotlib: see on MATLABist inspireeritud kahemõõtmeline joonistamise raamatukogu visualiseerimiseks. Matplotlib pakub kvaliteetseid kahemõõtmelisi figuure, nagu näiteks tulpdiagramm, jaotusdiagrammid, histogrammid, hajutatud diagramm jne, väheste koodiridadega. Nagu MATLAB, annab see ka kasutajatele paindlikkuse madala taseme funktsioonide, näiteks rea stiilide, fondi omaduste, telgede omaduste jne valimiseks, objektorienteeritud liidese või funktsioonide komplekti kaudu.
Seaborn: Seaborn on põhimõtteliselt Matplotlibi peale ehitatud kõrgetasemeline API. Kaasas visuaalne reaktor ja informatiivne statistiline graafika nagu soojuskaart, loendusplaat, viiuliplaan jne.
Plotly: Plotly on veel üks populaarne avatud lähtekoodiga pythoni graafikute kogu kvaliteetse ja interaktiivse visualiseerimise jaoks. Lisaks 2D-graafikutele toetab see ka 3D-joonistust. Krundi kasutatakse laialdaselt andmete brauserisiseseks visualiseerimiseks.
3. Masinõpe ja NLP
ScikitLearn: ScikitLearn on arvatavasti üks enim kasutatavaid Pythoni teeke masinõppe ja ennustava analüüsi jaoks. See pakub ulatuslikku kogumit tõhusate algoritmide klassifitseerimise, regressiooni, rühmitamise, mudeli häälestamise, andmete eeltöötluse ja mõõtmete vähendamise ülesannete jaoks. See on üles ehitatud NumPy, SciPy ja Matplotlibi peale, seega on seda lihtne kasutada, avatud lähtekoodiga ja korduvkasutatav erinevates kontekstides.
LightGBM: Andmeteaduse õppe hilisemas osas puutute kokku puupõhiste õppealgoritmide ja -komplektidega . Tänapäeva masinõppe üks olulisemaid metoodikaid on hoogustamine. LightGBM on Microsofti populaarne avatud lähtekoodiga gradiendi suurendamise raamistik.
Peamised omadused lightgbm on
- Paralleelne ja GPU võimaldas täitmist
- Kiirus ja parem täpsus
- Võimalus käsitleda suuremahulisi andmekogumeid ja toetab hajutatud andmetöötlust
Üllatus: soovitussüsteem on kaasaegsete AI-põhiste rakenduste oluline huvivaldkond. Kaasaegne soovitussüsteem võimaldab ettevõtetel pakkuda oma klientidele isikupärastatud pakkumisi. Üllatus on kasulik avatud lähtekoodiga Pythoni raamatukogu soovitussüsteemide loomiseks. See pakub tööriistu algoritmi jõudluse hindamiseks, analüüsimiseks ja võrdlemiseks.
NLTK: NLTK tähistab looduskeele tööriistakomplekti. See on avatud lähtekoodiga raamatukogu, mis töötab inimkeele andmekogumitega. See on väga kasulik selliste probleemide korral nagu tekstianalüüs, sentimentaalianalüüs, keelelise struktuuri analüüsimine jne.
4. Sügav õppimine
TensorFlow: TensorFlow on Google'i avatud lähtekoodiga raamistik masinõppe ja süvaõppe lahenduste otsustamiseks. See annab kasutajatele madala taseme juhtelemendid väga skaleeritavate ja keerukate närvivõrkude kavandamiseks ja koolitamiseks. Tensorflow on saadaval nii lauaarvutitele kui ka mobiiltelefonidele ning toetab ümbriste kaudu suurt hulka programmeerimiskeeli.
Keras: Keras on avatud lähtekoodiga kõrgetasemelise süvaõppe raamatukogu. See annab paindlikkuse, kasutades taustprogrammina kas tensorflow või theano (veel üks madala taseme python-teek nagu tensorflow). Keras pakub sügava õppe mudelite väljatöötamiseks lihtsat kõrgetasemelist API-t.
See sobib tööstuslikuks kasutamiseks mõeldud närvivõrgumudelite kiireks prototüüpimiseks ja arendamiseks. Kerase peamine kasutusala on klassifitseerimine, teksti genereerimine ja kokkuvõtmine, sildistamine ja tõlkimine, kõnetuvastus jne.
5. Mitmesugused
OpenCV: OpenCV on arvuti nägemisprobleemide jaoks populaarne python-teek (pilt- või videoandmeid sisaldav ülesanne). See on tõhus raamistik, millel on platvormidevaheline tugi ja mis sobib ideaalselt reaalajas rakenduste jaoks.
Dask: kui teie arvutusvõimsus on madal või kui teil pole juurdepääsu suurtele klastritele, on Dask skaleeritava arvutuse jaoks ideaalne valik. Dask pakub madala taseme API-sid, et luua kohandatud süsteeme ettevõttesisesteks rakendusteks. Kohalikus kastis väga suuremahulise andmekogumiga töötades võite Panda asemel valida Daski.
Järeldus
Pythonis on mitmesuguste andmepõhiste toimingute jaoks saadaval rikkalik python-teekide komplekt. Selles artiklis arutasime kogu andmeteaduskonna kogukonnas kõige populaarsemaid ja laialdasemalt kasutatavaid pythoni raamatukogusid. Probleemilause ja organisatsiooni tavade põhjal valitakse praktikas sobivad python-teegid.
Soovitatavad artiklid
See on olnud Python'i raamatukogude andmete teaduse juhend. Siin oleme arutanud andmetöötluse pütoni ülevaate ja erinevaid raamatukogusid. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -
- Pythoni eelised
- Pythoni alternatiivid
- Pythoni raamid
- Pythoni keelte funktsioonid
- Matplotlib Pythonis