数据科学家的最佳 Python 库

本文为数据科学家和机器学习团队提到并阐述了一些最好的 Python 库。

Python 是一种理想的语言,主要用于它提供的库,主要用于这两个领域。

这是因为 Python 库的应用程序,如数据输入/输出 I/O 和数据分析,以及数据科学家和机器学习专家用来处理和探索数据的其他数据操作操作。

Python 库,它们是什么?

Python 库是包含预编译代码(包括类和方法)的大量内置模块的集合,从而消除了开发人员从头开始实现代码的需要。

Python 在数据科学和机器学习中的重要性

Python 拥有供机器学习和数据科学专家使用的最佳库。

它的语法很简单,因此可以高效地实现复杂的机器学习算法。 此外,简单的语法缩短了学习曲线,使理解更容易。

Python 还支持快速原型开发和应用程序的流畅测试。

Python 的大型社区非常方便数据科学家在需要时随时为他们的查询寻求解决方案。

Python 库有多大用处?

Python 库有助于在机器学习和数据科学中创建应用程序和模型。

这些库在帮助开发人员实现代码可重用性方面大有帮助。 因此,除了重新发明轮子之外,您可以导入在您的程序中实现特定功能的相关库。

机器学习和数据科学中使用的 Python 库

数据科学专家推荐了数据科学爱好者必须熟悉的各种 Python 库。 根据它们在应用程序中的相关性,机器学习和数据科学专家应用不同的 Python 库,这些库分为用于部署模型、挖掘和抓取数据、数据处理和数据可视化的库。

本文确定了数据科学和机器学习中一些常用的 Python 库。

现在让我们看看它们。

麻木的

Numpy Python 库,也是完整的数字 Python 代码,是用经过优化的 C 代码构建的。 数据科学家更喜欢它,因为它具有深刻的数学计算和科学计算能力。

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特征

  • Numpy 具有高级语法,使有经验的程序员可以轻松使用。
  • 该库的性能相对较高,因为构成它的 C 代码经过良好优化。
  • 它具有数值计算工具,包括傅立叶变换功能、线性代数和随机数生成器。
  • 它是开源的,因此允许其他开发人员做出大量贡献。
  • Numpy 还具有其他综合功能,例如数学运算的矢量化、索引以及实现数组和矩阵的关键概念。

    熊猫

    Pandas 是机器学习领域的著名库,它提供高级数据结构和众多工具来轻松有效地分析海量数据集。 只需很少的命令,这个库就可以用数据翻译复杂的操作。

    许多内置方法可以在将它们插入单维和多维表之前对数据进行分组、索引、检索、拆分、重组和过滤集; 组成了这个库。

    Pandas 库的主要功能

  • Pandas 可以轻松地将数据标记到表格中,并自动对齐和索引数据。
  • 它可以快速加载和保存 JSON 和 CSV 等数据格式。
  • 它具有良好的数据分析功能和高度的灵活性,因此效率很高。

    Matplotlib

    Matplotlib 2D 图形 Python 库可以轻松处理来自众多来源的数据。 它创建的可视化是静态的、动画的和交互式的,用户可以放大它们,从而使其高效地进行可视化和创建图表。 它还允许自定义布局和视觉样式。

    它的文档是开源的,并提供了实施所需的大量工具。

    Matplotlib 导入辅助类来实现年、月、日和周,从而可以高效地操作时间序列数据。

    Scikit-学习

    如果您正在考虑使用一个库来帮助您处理复杂数据,那么 Scikit-learn 应该是您理想的库。 机器学习专家广泛使用 Scikit-learn。 该库与 NumPy、SciPy 和 matplotlib 等其他库相关联。 它提供了可用于生产应用的有监督和无监督学习算法。

    Scikit-learn Python 库的特点

  • 识别对象类别,例如,在图像识别等应用程序中使用 SVM 和随机森林等算法。
  • 对象与称为回归的任务相关联的连续值属性的预测。
  • 特征提取。
  • 降维是您减少考​​虑的随机变量数量的地方。
  • 将相似对象聚类成集合。
  • Scikit-learn 库在从文本和图像数据集中提取特征方面非常有效。 此外,可以检查未见数据的监督模型的准确性。 其众多可用算法使数据挖掘和其他机器学习任务成为可能。

    科学派

    SciPy (Scientific Python Code) 是一个机器学习库,提供适用于数学函数和算法的模块,应用广泛。 它的算法解决代数方程、插值、优化、统计和积分。

    它的主要特点是它对 NumPy 的扩展,它增加了求解数学函数的工具,并提供了像稀疏矩阵这样的数据结构。

    SciPy 使用高级命令和类来操作和可视化数据。 它的数据处理和原型系统使其成为更有效的工具。

    此外,SciPy 的高级语法使任何经验水平的程序员都可以轻松使用。

    SciPy 唯一的缺点是它只关注数字对象和算法。 因此无法提供任何绘图功能。

    PyTorch

    这个多样化的机器学习库通过 GPU 加速有效地实现张量计算,创建动态计算图和自动梯度计算。 Torch 库是一个基于 C 开发的开源机器学习库,它构建了 PyTorch 库。

    主要特点包括:

  • 由于其对主要云平台的良好支持,提供了无摩擦开发和平滑扩展。
  • 强大的工具和库生态系统支持计算机视觉开发和自然语言处理 (NLP) 等其他领域。
  • 它使用 Torch 脚本在渴望模式和图形模式之间提供平滑过渡,同时使用 TorchServe 加速其生产路径。
  • Torch 分布式后端允许在研究和生产中进行分布式训练和性能优化。
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    您可以在开发 NLP 应用程序时使用 PyTorch。

    喀拉斯

    Keras 是一个开源机器学习 Python 库,用于试验深度神经网络。

    它以提供支持模型编译和图形可视化等任务的实用程序而闻名。 它将 Tensorflow 应用于其后端。 或者,您可以在后端使用 Theano 或 CNTK 等神经网络。 这个后端基础设施帮助它创建用于实现操作的计算图。

    图书馆的主要特点

  • 它可以在中央处理器和图形处理器上高效运行。
  • 使用 Keras 进行调试更容易,因为它基于 Python。
  • Keras 是模块化的,因此使其具有表现力和适应性。
  • 您可以在任何地方部署 Keras,方法是将其模块直接导出到 JavaScript 以在浏览器上运行。
  • Keras 的应用包括神经网络构建块,如层和目标,以及其他有助于处理图像和文本数据的工具。

    海博恩

    Seaborn 是统计数据可视化的另一个有价值的工具。

    其先进的界面可以实现有吸引力和信息丰富的统计图形绘图。

    情节

    Plotly 是基于 Plotly JS 库构建的基于 Web 的 3D 可视化工具。 它广泛支持各种图表类型,例如折线图、散点图和箱型迷你图。

    它的应用程序包括在 Jupyter 笔记本中创建基于 Web 的数据可视化。

    Plotly 适合可视化,因为它可以使用悬停工具指出图表中的异常值或异常。 您还可以自定义图表以适合您的偏好。

    Plotly 的缺点是它的文档已经过时了。 因此,对于用户而言,将其用作指南可能会很困难。 此外,它有许多用户应该学习的工具。 跟踪所有这些可能具有挑战性。

    Plotly Python 库的特点

  • 它提供的 3D 图表允许多点交互。
  • 它有一个简化的语法。
  • 您可以在分享积分的同时维护代码的隐私。
  • 简单ITK

    SimpleITK 是一个图像分析库,为 Insight Toolkit (ITK) 提供接口。 它基于 C++ 并且是开源的。

    SimpleITK 库的特点

  • 其图像文件 I/O 支持并可以转换多达 20 种图像文件格式,如 JPG、PNG 和 DICOM。
  • 它提供了许多图像分割工作流过滤器,包括 Otsu、水平集和分水岭。
  • 它将图像解释为空间对象而不是像素阵列。
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    其简化的界面可用于各种编程语言,如 R、C#、C++、Java 和 Python。

    统计模型

    Statsmodel 估计统计模型,实施统计测试并使用类和函数探索统计数据。

    指定模型使用 R 风格的公式、NumPy 数组和 Pandas 数据框。

    刮擦

    这个开源包是从网站检索(抓取)和抓取数据的首选工具。 它是异步的,因此相对较快。 Scrapy 具有使其高效的架构和功能。

    另一方面,它的安装因不同的操作系统而异。 此外,您不能在基于 JS 构建的网站上使用它。 此外,它只能与 Python 2.7 或更高版本一起使用。

    数据科学专家将其应用于数据挖掘和自动化测试。

    特征

  • 它可以以 JSON、CSV 和 XML 格式导出提要,并将它们存储在多个后端。
  • 它具有从 HTML/XML 源收集和提取数据的内置功能。
  • 您可以使用定义明确的 API 来扩展 Scrapy。
  • 枕头

    Pillow 是一个 Python 图像处理库,用于操作和处理图像。

    它增加了 Python 解释器的图像处理功能,支持各种文件格式,并提供了出色的内部表示。

    借助 Pillow,可以轻松访问以基本文件格式存储的数据。

    收尾💃

    这总结了我们对数据科学家和机器学习专家的一些最佳 Python 库的探索。

    正如本文所示,Python 有更多有用的机器学习和数据科学包。 Python 有其他库,您可以在其他领域应用。

    您可能想了解一些最好的数据科学笔记本。

    快乐学习!