Tin tức và phân tích của tất cả các thiết bị di động
Blogs4

Các thư viện python tốt nhất cho các nhà khoa học dữ liệu

Bài viết này liệt kê và giải thích một số thư viện Python tốt nhất cho nhóm khoa học dữ liệu và máy học.

Python là ngôn ngữ lý tưởng để sử dụng trong hai lĩnh vực này, chủ yếu cho các thư viện mà nó cung cấp.

Điều này là do các ứng dụng thư viện Python như nhập/xuất dữ liệu I/O và phân tích dữ liệu, cũng như các hoạt động thao tác dữ liệu khác mà các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia máy học sử dụng để xử lý và khám phá dữ liệu.

Thư viện Python, chúng là gì?

Thư viện Python là một tập hợp toàn diện các mô-đun dựng sẵn chứa mã được biên dịch trước, bao gồm các lớp và phương thức, giúp nhà phát triển không cần phải triển khai mã từ đầu.

Tầm quan trọng của Python trong khoa học dữ liệu và học máy

Python có các thư viện tốt nhất cho các chuyên gia khoa học dữ liệu và máy học sử dụng.

Cú pháp của nó rất dễ dàng nên bạn có thể triển khai các thuật toán máy học phức tạp một cách hiệu quả. Hơn nữa, cú pháp đơn giản rút ngắn đường cong học tập và làm cho nó dễ hiểu hơn.

Python cũng hỗ trợ tạo nguyên mẫu nhanh và thử nghiệm ứng dụng liền mạch.

Cộng đồng Python lớn rất hữu ích cho các nhà khoa học dữ liệu để dễ dàng tìm ra giải pháp cho các truy vấn của họ khi cần.

Thư viện python hữu ích như thế nào?

Các thư viện Python đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển các ứng dụng và mô hình trong máy học và khoa học dữ liệu.

Các thư viện này giúp các nhà phát triển sử dụng lại mã dễ dàng hơn nhiều. Do đó, bạn có thể nhập một thư viện phù hợp thực hiện một chức năng cụ thể trong chương trình của mình, ngoài việc phát minh lại bánh xe.

Thư viện Python được sử dụng trong học máy và khoa học dữ liệu

Các chuyên gia Khoa học dữ liệu đề xuất nhiều thư viện Python khác nhau mà những người đam mê khoa học dữ liệu cần biết. Tùy thuộc vào tầm quan trọng của chúng trong ứng dụng, các chuyên gia Khoa học dữ liệu và máy học sử dụng các thư viện Python khác nhau được chia thành các thư viện để triển khai mô hình, khai thác và thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.

Bài viết này mô tả một số thư viện Python thường được sử dụng trong khoa học dữ liệu và máy học.

Bây giờ chúng ta hãy nhìn vào chúng.

cục mịch

Thư viện Numpy Python, cũng hoàn toàn là Mã Python số, được xây dựng từ mã C được tối ưu hóa tốt. Các nhà khoa học dữ liệu thích nó vì tính toán khoa học và toán học chuyên sâu.

Đặc điểm

  • Numpy có cú pháp cấp cao giúp các lập trình viên có kinh nghiệm dễ dàng sử dụng.
  • Hiệu suất của thư viện tương đối cao do mã C được tối ưu hóa tốt để tạo ra nó.
  • Nó có các công cụ để tính toán số, bao gồm hàm biến đổi Fourier, đại số tuyến tính và bộ tạo số ngẫu nhiên.
  • Nó là nguồn mở, cho phép nhiều đóng góp từ các nhà phát triển khác.

    • Numpy bao gồm các tính năng linh hoạt khác như véc tơ hóa các phép toán, lập chỉ mục và các khái niệm chính trong việc triển khai mảng và ma trận.

    gấu trúc

    Pandas là một thư viện máy học nổi tiếng cung cấp cấu trúc dữ liệu cấp cao và nhiều công cụ để phân tích liền mạch và hiệu quả các tập dữ liệu khổng lồ. Với rất ít lệnh, thư viện này có thể dịch các thao tác dữ liệu phức tạp.

    Nhiều phương thức tích hợp sẵn có thể nhóm, lập chỉ mục, tìm nạp, phân tách, tái cấu trúc dữ liệu và lọc các bộ trước khi chèn chúng vào các bảng đơn và nhiều chiều; tạo thư viện này.

    Các tính năng chính của thư viện Panda

  • Pandas giúp dễ dàng gắn nhãn dữ liệu trong bảng và tự động căn chỉnh cũng như lập chỉ mục dữ liệu.
  • Nó có thể tải và lưu các định dạng dữ liệu như JSON và CSV một cách nhanh chóng.

    • Nó rất hiệu quả nhờ chức năng phân tích dữ liệu tốt và tính linh hoạt cao.

    thư viện bản đồ

    Thư viện python đồ họa 2D của Matplotlib có thể dễ dàng xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn. Các trực quan hóa bạn tạo là tĩnh, hoạt hình và tương tác mà người dùng có thể phóng to, làm cho chúng trở nên mạnh mẽ để trực quan hóa và lập biểu đồ. Nó cũng cho phép bạn tùy chỉnh bố cục và phong cách trực quan.

    Tài liệu của nó là nguồn mở và cung cấp một bộ công cụ phong phú cần thiết để triển khai.

    Matplotlib nhập các lớp trợ giúp để triển khai năm, tháng, ngày và tuần, giúp thao tác dữ liệu chuỗi thời gian dễ dàng hơn.

    học tập

    Nếu bạn đang xem xét một thư viện để giúp bạn làm việc với dữ liệu phức tạp, thì Scikit-learning sẽ là thư viện lý tưởng của bạn. Các chuyên gia học máy sử dụng rộng rãi phương pháp học scikit. Thư viện đi kèm với các thư viện khác như NumPy, SciPy và matplotlib. Nó cung cấp cả thuật toán học có giám sát và không giám sát có thể được sử dụng trong các ứng dụng sản xuất.

    Tính năng của thư viện Python do Scikit dạy

  • Xác định các loại đối tượng, chẳng hạn như sử dụng các thuật toán như SVM và rừng ngẫu nhiên trong các ứng dụng như nhận dạng hình ảnh.
  • Dự đoán một thuộc tính có giá trị liên tục mà một đối tượng liên kết với một nhiệm vụ được gọi là hồi quy.
  • Khai thác tính năng.
  • Giảm kích thước bao gồm giảm số lượng biến ngẫu nhiên được xem xét.
  • Nhóm các đối tượng tương tự thành các bộ.

    • Thư viện scikit-learning hiệu quả trong việc trích xuất các tính năng từ bộ dữ liệu văn bản và đồ họa. Ngoài ra, có thể kiểm tra tính chính xác của các mô hình được giám sát trên dữ liệu vô hình. Nhiều thuật toán có sẵn của nó cho phép khai thác dữ liệu và các tác vụ học máy khác.

    khoa học viễn tưởng

    SciPy (Mã Python khoa học) là một thư viện máy học cung cấp các mô-đun áp dụng cho các hàm và thuật toán toán học có ứng dụng rộng rãi. Các thuật toán của nó giải các phương trình đại số, nội suy, tối ưu hóa, thống kê và tích phân.

    Tính năng chính của nó là một phần mở rộng cho NumPy, bổ sung các công cụ để giải các hàm toán học và cung cấp các cấu trúc dữ liệu như ma trận thưa thớt.

    SciPy sử dụng các lệnh và lớp cấp cao để thao tác và trực quan hóa dữ liệu. Các hệ thống tạo mẫu và xử lý dữ liệu của nó làm cho nó trở thành một công cụ hiệu quả hơn nữa.

    Hơn nữa, cú pháp cấp cao của SciPy giúp dễ dàng sử dụng cho các nhà phát triển ở mọi cấp độ kinh nghiệm.

    Nhược điểm duy nhất của SciPy là nó chỉ tập trung vào các đối tượng và thuật toán số; do đó nó không thể cung cấp bất kỳ chức năng vẽ đồ thị nào.

    PyTorch

    Thư viện máy học đa dạng này triển khai tính toán tenxơ được GPU tăng tốc một cách hiệu quả bằng cách tạo các biểu đồ tính toán động và tính toán độ dốc tự động. Thư viện Torch, một thư viện máy học mã nguồn mở được phát triển bằng C, tạo nên thư viện PyTorch.

    Các tính năng quan trọng nhất là:

  • Đảm bảo phát triển liền mạch và mở rộng quy mô mượt mà với sự hỗ trợ tốt trên các nền tảng đám mây lớn.
  • Một hệ sinh thái mạnh mẽ gồm các công cụ và thư viện hỗ trợ phát triển thị giác máy tính và các lĩnh vực khác như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
  • Nó cung cấp một quá trình chuyển đổi liền mạch giữa các chế độ Excite và Plot bằng Torch Script trong khi nó sử dụng TorchServe để tăng tốc quá trình sản xuất.
  • Chương trình phụ trợ phân tán của Torch cho phép đào tạo phân tán và tối ưu hóa hiệu suất trong nghiên cứu và sản xuất.

    • Bạn có thể sử dụng PyTorch để phát triển các ứng dụng NLP.

    máy ảnh

    Keras là một thư viện Python học máy mã nguồn mở được sử dụng để thử nghiệm các mạng lưới thần kinh sâu.

    Nó nổi tiếng với việc cung cấp các công cụ hỗ trợ các tác vụ như biên dịch mô hình và trực quan hóa biểu đồ, trong số những công cụ khác. Nó sử dụng Tensorflow cho phần phụ trợ của nó. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng Theano hoặc các mạng thần kinh như CNTK trong phần phụ trợ. Cơ sở hạ tầng back-end này giúp tạo ra các biểu đồ tính toán được sử dụng để triển khai các hoạt động.

    Các tính năng chính của thư viện

  • Nó có thể chạy hiệu quả trên cả CPU và bộ xử lý đồ họa.
  • Gỡ lỗi dễ dàng hơn với Keras vì nó dựa trên python.
  • Keras là mô-đun, làm cho nó biểu cảm và linh hoạt.
  • Máy ảnh có thể được triển khai ở mọi nơi bằng cách xuất trực tiếp các mô-đun của nó sang JavaScript để chạy nó trong trình duyệt.

    • Các ứng dụng dành cho Máy ảnh bao gồm các khối xây dựng của mạng thần kinh, chẳng hạn như lớp và mục tiêu, cũng như các công cụ khác để giúp bạn làm việc với hình ảnh và dữ liệu văn bản.

    Sinh ra từ biển

    Seaborn là một công cụ có giá trị khác trong việc trực quan hóa dữ liệu thống kê.

    Giao diện nâng cao cho phép thực hiện các bản vẽ đồ họa và thống kê hấp dẫn và nhiều thông tin.

    Kịch bản

    Plotly là một công cụ trực quan 3D trực tuyến dựa trên thư viện Plotly JS. Nó có hỗ trợ rộng rãi cho các loại biểu đồ khác nhau như biểu đồ đường, biểu đồ phân tán và biểu đồ hộp.

    Việc sử dụng nó bao gồm tạo trực quan hóa dữ liệu trực tuyến trong sổ ghi chép Jupyter.

    Plotly cho phép trực quan hóa vì nó có thể chỉ ra các giá trị ngoại lệ hoặc bất thường trong biểu đồ bằng công cụ di chuột. Bạn cũng có thể tùy chỉnh các biểu đồ theo sở thích của mình.

    Nhược điểm của Plotly là tài liệu của nó đã lỗi thời; do đó, việc sử dụng nó như một hướng dẫn có thể gây khó khăn cho người dùng. Ngoài ra, nó có nhiều công cụ mà người dùng nên tìm hiểu. Theo dõi tất cả chúng có thể khó khăn.

    Các chức năng thư viện Plotly Python

  • Các biểu đồ 3D mà nó sử dụng cho phép nhiều điểm tương tác.
  • Nó có một cú pháp đơn giản hóa.
  • Bạn có thể giữ mã của mình ở chế độ riêng tư bằng cách chia sẻ điểm.

    • đơn giảnITK

    SimpleITK là một thư viện phân tích hình ảnh cung cấp giao diện cho Insight Toolkit (ITK). Nó dựa trên C++ và là mã nguồn mở.

    Hàm thư viện SimpleITK

  • Tệp hình ảnh I/O của nó hỗ trợ và có thể chuyển đổi tới 20 định dạng tệp hình ảnh như JPG, PNG và DICOM.
  • Nó cung cấp nhiều bộ lọc quy trình phân đoạn hình ảnh, bao gồm Otsu, bộ cấp độ và lưu vực.
  • Nó diễn giải hình ảnh dưới dạng các đối tượng không gian, không phải là một mảng pixel.

    • Giao diện đơn giản hóa của nó có sẵn trong các ngôn ngữ lập trình khác nhau như R, C#, C++, Java và Python.

    mô hình thống kê

    Statsmodel đánh giá các mô hình thống kê, thực hiện các bài kiểm tra thống kê và khám phá dữ liệu thống kê bằng cách sử dụng các lớp và hàm.

    Chỉ định mô hình sử dụng công thức kiểu R, mảng NumPy và khung dữ liệu Pandas.

    Bần tiện

    Gói mã nguồn mở này là công cụ ưa thích để truy xuất (cạo) và lập chỉ mục dữ liệu từ một trang web. Nó không đồng bộ và do đó tương đối nhanh. Scrapy có kiến ​​trúc và các tính năng giúp nó hoạt động hiệu quả.

    Mặt khác, cài đặt của nó khác nhau đối với các hệ điều hành khác nhau. Ngoài ra, nó không thể được sử dụng trên các trang web được xây dựng trên JS. Ngoài ra, nó chỉ có thể hoạt động với python 2.7 hoặc các phiên bản mới hơn.

    Các chuyên gia Khoa học dữ liệu sử dụng nó trong khai thác dữ liệu và thử nghiệm tự động.

    Đặc điểm

  • Nó có thể xuất các nguồn cấp dữ liệu ở định dạng JSON, CSV và XML và lưu trữ chúng trong nhiều chương trình phụ trợ.
  • Nó có chức năng tích hợp sẵn để thu thập và trích xuất dữ liệu từ các nguồn HTML/XML.
  • Bạn có thể sử dụng API được xác định rõ để mở rộng Scrapy.

    • Cái gối

    Gối là một thư viện hình ảnh Python thao tác và xử lý hình ảnh.

    Nó bổ sung các tính năng xử lý hình ảnh của trình thông dịch python, hỗ trợ các định dạng tệp khác nhau và cung cấp biểu diễn bên trong tuyệt vời.

    Với Gối, bạn có thể dễ dàng truy cập dữ liệu được lưu trữ ở các định dạng tệp cơ bản.

    gói💃

    Điều đó kết thúc quá trình khám phá của chúng tôi về một số thư viện Python tốt nhất dành cho các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia máy học.

    Như bài viết này cho thấy, Python có nhiều gói hữu ích hơn cho máy học và khoa học dữ liệu. Python có các thư viện khác mà bạn có thể áp dụng cho các lĩnh vực khác.

    Bạn có thể muốn biết một số sổ ghi chép khoa học dữ liệu tốt nhất.

    Chúc bạn học tập vui vẻ!

    Khuyến Khích: