Panoramica delle librerie Python per Data Science
Secondo un recente sondaggio di Kaggle, l'83% dei professionisti della scienza dei dati ha optato per Python come linguaggio preferito. Uno dei motivi principali alla base di ciò è la vasta gamma di librerie Python disponibili. Ma cos'è una biblioteca ? Possiamo considerare una libreria come un insieme di funzioni, routine o funzionalità che aiutano gli sviluppatori a concentrarsi sull'affermazione del problema invece di reinventare la ruota.
Supponiamo che tu stia lavorando a un problema di previsione dei inadempienti sui prestiti per una grande organizzazione finanziaria. Ora invece di scrivere codice da zero per operazioni comuni come manipolazione dei dati, visualizzazione, implementazione di algoritmi di machine learning, queste librerie ti aiutano a gestirle con funzionalità personalizzabili ed efficienti. In questo articolo, discuteremo le librerie di pitone più comunemente usate in varie aree di operazioni nella scienza dei dati come l'apprendimento automatico, la visualizzazione dei dati, l'apprendimento profondo, l'elaborazione del linguaggio naturale, ecc.
Librerie Python Data Science
In base alle operazioni, divideremo le librerie di data science per Python nelle seguenti aree
1. Biblioteche generali
NumPy: NumPy sta per Numerical Python. È una delle biblioteche fondamentali per i calcoli scientifici e matematici. Ci aiuta con operazioni di array N-dimensionali efficienti, integrando codici C / C ++ e Fortran, trasformazioni matematiche complesse che coinvolgono algebra lineare, trasformata di Fourier, ecc.
Panda: è la libreria più popolare per leggere, manipolare e preparare i dati. I panda forniscono strutture dati di facile utilizzo altamente efficienti che aiutano a manipolare i dati tra formati di dati esterni e in memoria come CSV, JSON, Microsoft Excel, SQL, ecc.
Le caratteristiche principali di questa libreria sono:
- Viene fornito con l'oggetto DataFrame veloce ed efficiente
- Unione ad alte prestazioni e indicizzazione intelligente dei set di dati
- L'implementazione a bassa latenza è scritta in Cython e C ecc.
SciPy: SciPy è un'altra popolare libreria open source per operazioni matematiche e statistiche. La struttura di dati di base di scipy è array intorpiditi. Aiuta scienziati e sviluppatori di dati con algebra lineare, trasformazioni di domini, analisi statistiche, ecc.
2. Visualizzazione dei dati
Matplotlib: è una libreria di grafici 2D per la visualizzazione ispirata a MATLAB. Matplotlib fornisce figure bidimensionali di alta qualità come un grafico a barre, grafici di distribuzione, istogrammi, grafico a dispersione, ecc. Con poche righe di codice. Come MATLAB, offre anche agli utenti la flessibilità di scegliere funzionalità di basso livello come stili di linea, proprietà dei caratteri, proprietà degli assi, ecc., Tramite un'interfaccia orientata agli oggetti o tramite una serie di funzioni.
Seaborn: Seaborn è fondamentalmente un'API di alto livello costruita su Matplotlib. Viene fornito con visual reacher e grafici statistici informativi come heatmap, diagramma di conteggio, violinplot, ecc.
Plotly: Plotly è un'altra popolare libreria di grafica in pitone open source per una visualizzazione interattiva di alta qualità. Oltre ai grafici 2D, supporta anche la stampa 3D. Plotly è ampiamente utilizzato per la visualizzazione dei dati nel browser.
3. Apprendimento automatico e PNL
ScikitLearn: ScikitLearn è probabilmente una delle librerie Python più utilizzate per l'apprendimento automatico e l'analisi predittiva. Offre una vasta raccolta di algoritmi efficienti per le attività di classificazione, regressione, clustering, ottimizzazione dei modelli, preelaborazione dei dati e riduzione della dimensionalità. È costruito su NumPy, SciPy e Matplotlib, quindi è facile da usare, di provenienza aperta e riutilizzabile per vari contesti.
LightGBM: Nella parte successiva dell'apprendimento della scienza dei dati, ti imbatterai in algoritmi e gruppi di apprendimento basati su alberi. Una delle metodologie più importanti nell'apprendimento automatico di oggi è il potenziamento. LightGBM è un popolare framework di potenziamento del gradiente open source di Microsoft.
Le caratteristiche principali di lightgbm sono
- Esecuzione abilitata parallela e GPU
- Solidità e migliore precisione
- La capacità di gestire set di dati su larga scala e supporta l'elaborazione distribuita
Sorpresa: il sistema di raccomandazioni è un'importante area di interesse per le moderne applicazioni basate su AI. Il sistema di raccomandazione all'avanguardia consente alle aziende di offrire ai propri clienti offerte altamente personalizzate. La sorpresa è un'utile libreria Python open source per creare sistemi di raccomandazione. Fornisce strumenti per valutare, analizzare e confrontare le prestazioni dell'algoritmo.
NLTK: NLTK è l'acronimo di Natural Language Toolkit. È una libreria open source per lavorare con set di dati in linguaggio umano. È molto utile per problemi come l'analisi del testo, l'analisi del sentiment, l'analisi della struttura linguistica, ecc.
4. Apprendimento profondo
TensorFlow: TensorFlow è un framework open source di Google per soluzioni end-to-end di machine learning e deep learning. Fornisce controlli di basso livello agli utenti per progettare e formare reti neurali altamente scalabili e complesse. Tensorflow è disponibile sia per desktop che per dispositivi mobili e supporta un ampio numero di linguaggi di programmazione tramite wrapper.
Keras: Keras è una libreria di deep learning di alto livello open source. Offre la flessibilità di utilizzare tensorflow o theano (un'altra libreria di pitone di basso livello come tensorflow) come backend. Keras fornisce semplici API di alto livello per lo sviluppo di modelli di apprendimento profondo.
È adatto per la prototipazione rapida e lo sviluppo di modelli di reti neurali per uso industriale. L'uso principale di Keras è in classificazione, generazione di testo e riepilogo, tag e traduzione, riconoscimento vocale, ecc.
5. Varie
OpenCV: OpenCV è una popolare libreria Python per problemi di visione artificiale (attività che coinvolge dati di immagini o video). È un framework efficiente con supporto multipiattaforma e ideale per applicazioni in tempo reale.
Dask: se hai una bassa potenza di calcolo o non hai accesso a cluster di grandi dimensioni, Dask è la scelta perfetta per il calcolo scalabile. Dask fornisce API di basso livello per creare sistemi personalizzati per applicazioni interne. Mentre lavori con un set di dati su larga scala nella tua casella locale, puoi optare per Dask anziché Panda.
Conclusione
Esiste un ricco set di librerie Python disponibili per varie operazioni basate sui dati in Python. In questo articolo, abbiamo discusso delle librerie python più popolari e ampiamente utilizzate nella comunità di data science. Sulla base dell'affermazione del problema e delle pratiche organizzative, nella pratica vengono scelte le librerie Python appropriate.
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