Übersicht über Python-Bibliotheken für Data Science
Laut einer aktuellen Umfrage von Kaggle entschieden sich 83% der Datenwissenschaftler für Python als Sprache ihrer Wahl. Einer der Hauptgründe dafür ist das umfangreiche Angebot an verfügbaren Python-Bibliotheken. Aber was ist eine Bibliothek ? Wir können eine Bibliothek als eine Reihe von Funktionen, Routinen oder Funktionalitäten betrachten, die Entwicklern helfen, sich auf die Problemstellung zu konzentrieren, anstatt das Rad neu zu erfinden.
Angenommen, Sie arbeiten an einem Problem mit der Vorhersage von Kreditausfällen für eine große Finanzorganisation. Anstatt den Code für gängige Vorgänge wie Datenmanipulation, Visualisierung und Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen von Grund auf neu zu schreiben, können Sie mit diesen Bibliotheken individuell anpassbare und effiziente Funktionen nutzen. In diesem Artikel werden die am häufigsten verwendeten Python-Bibliotheken in verschiedenen Bereichen der Datenwissenschaft wie maschinelles Lernen, Datenvisualisierung, Tiefenlernen, Verarbeitung natürlicher Sprachen usw. behandelt.
Python Data Science-Bibliotheken
Basierend auf den Operationen werden wir Python Data Science-Bibliotheken in die folgenden Bereiche unterteilen
1. Allgemeine Bibliotheken
NumPy: NumPy steht für Numerical Python. Es ist eine der Grundbibliotheken für wissenschaftliche und mathematische Berechnungen. Es hilft uns bei effizienten N-dimensionalen Array-Operationen, der Integration von C / C ++ - und Fortran-Codes, komplexen mathematischen Transformationen mit linearer Algebra, Fourier-Transformation usw.
Pandas: Es ist die beliebteste Bibliothek zum Lesen, Bearbeiten und Aufbereiten von Daten. Pandas bieten hocheffiziente, benutzerfreundliche Datenstrukturen, mit deren Hilfe Daten zwischen speicherinternen und externen Datenformaten wie CSV, JSON, Microsoft Excel, SQL usw. bearbeitet werden können.
Hauptmerkmale dieser Bibliothek sind:
- Kommt mit schnellen und effizienten DataFrame-Objekt
- Leistungsstarkes Zusammenführen und intelligentes Indizieren von Datensätzen
- Implementierung mit geringer Latenz ist in Cython und C usw. geschrieben.
SciPy: SciPy ist eine weitere beliebte Open-Source-Bibliothek für mathematische und statistische Operationen. Die Kerndatenstruktur von scipy sind Numpy Arrays. Es hilft Datenwissenschaftlern und Entwicklern bei der linearen Algebra, bei Domänentransformationen, bei statistischen Analysen usw.
2. Datenvisualisierung
Matplotlib: Es handelt sich um eine 2D-Zeichnungsbibliothek zur Visualisierung, die von MATLAB inspiriert ist. Matplotlib bietet hochwertige zweidimensionale Abbildungen wie Balkendiagramme, Verteilungsdiagramme, Histogramme, Streudiagramme usw. mit wenigen Codezeilen. Wie MATLAB bietet es Benutzern auch die Flexibilität, über eine objektorientierte Schnittstelle oder über eine Reihe von Funktionen Funktionen auf niedriger Ebene wie Linienstile, Schrifteigenschaften, Achseneigenschaften usw. auszuwählen.
Seaborn: Seaborn ist im Grunde eine High-Level-API, die auf Matplotlib aufbaut. Es wird mit visuellem Reacher und informativen statistischen Grafiken wie Heatmap, Countplot, Violinplot usw. geliefert.
Plotly: Plotly ist eine weitere beliebte Open-Source-Python-Grafikbibliothek für eine hochwertige, interaktive Visualisierung. Zusätzlich zu 2D-Diagrammen wird auch 3D-Plotten unterstützt. Plotly wird in großem Umfang zur Darstellung von Daten im Browser verwendet.
3. Maschinelles Lernen und NLP
ScikitLearn: ScikitLearn ist wahrscheinlich eine der am häufigsten verwendeten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen und Vorhersageanalysen. Es bietet eine umfangreiche Sammlung effizienter Algorithmen für Klassifizierungs-, Regressions-, Clustering-, Modelloptimierungs-, Datenvorverarbeitungs- und Dimensionsreduktionsaufgaben. Es basiert auf NumPy, SciPy und Matplotlib und ist daher einfach zu bedienen, Open-Source und für verschiedene Kontexte wiederverwendbar.
LightGBM: Im späteren Teil Ihres datenwissenschaftlichen Lernens werden Sie auf baumbasierte Lernalgorithmen und -ensembles stoßen. Eine der wichtigsten Methoden beim maschinellen Lernen von heute ist das Boosten. LightGBM ist ein beliebtes Open-Source-Framework für Gradientenverstärkung von Microsoft.
Die Hauptmerkmale von Lightgbm sind
- Parallele und GPU-fähige Ausführung
- Schnelligkeit und bessere Genauigkeit
- Die Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten und unterstützt verteiltes Computing
Überraschung: Das Empfehlungssystem ist ein wichtiges Interessensgebiet für moderne AI-basierte Anwendungen. Das hochmoderne Empfehlungssystem ermöglicht es Unternehmen, ihren Kunden hochgradig personalisierte Angebote zu unterbreiten. Die Überraschung ist eine nützliche Open-Source-Python-Bibliothek zum Erstellen von Empfehlungssystemen. Es bietet Tools zur Bewertung, Analyse und zum Vergleich der Leistung des Algorithmus.
NLTK: NLTK steht für Natural Language Toolkit. Es ist eine Open-Source-Bibliothek, um mit den Datensätzen der menschlichen Sprache zu arbeiten. Es ist sehr nützlich für Probleme wie Textanalyse, Stimmungsanalyse, Analyse der Sprachstruktur usw.
4. Tiefes Lernen
TensorFlow: TensorFlow ist ein Open-Source-Framework von Google für End-to-End-Lösungen für maschinelles Lernen und vertiefendes Lernen. Es gibt den Benutzern Steuerungen auf niedriger Ebene, um hochskalierbare und komplexe neuronale Netze zu entwerfen und zu trainieren. Tensorflow ist sowohl für Desktops als auch für Mobilgeräte verfügbar und unterstützt eine Vielzahl von Programmiersprachen über Wrapper.
Keras: Keras ist eine Open-Source-Bibliothek für vertiefendes Lernen auf hohem Niveau. Es bietet die Flexibilität, entweder Tensorflow oder Theano (eine andere Python-Bibliothek auf niedriger Ebene wie Tensorflow) als Backend zu verwenden. Keras bietet eine einfache High-Level-API für die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen.
Es eignet sich für das schnelle Prototyping und die Entwicklung neuronaler Netzwerkmodelle für den industriellen Einsatz. Die hauptsächliche Verwendung von Keras liegt in der Klassifizierung, Texterzeugung und Zusammenfassung, Kennzeichnung und Übersetzung, Spracherkennung usw.
5. Verschiedenes
OpenCV: OpenCV ist eine beliebte Python-Bibliothek für Computer-Vision-Probleme (Aufgabe mit Bild- oder Videodaten). Es ist ein effizientes Framework mit plattformübergreifender Unterstützung und ideal für Echtzeitanwendungen.
Dask: Wenn Sie eine geringe Rechenleistung haben oder keinen Zugriff auf große Cluster haben, ist Dask die perfekte Wahl für skalierbare Berechnungen. Dask bietet Low-Level-APIs zum Erstellen benutzerdefinierter Systeme für interne Anwendungen. Während Sie mit einem sehr umfangreichen Datensatz in Ihrer lokalen Box arbeiten, können Sie sich für Dask anstelle von Pandas entscheiden.
Fazit
Es gibt eine Vielzahl von Python-Bibliotheken, die für verschiedene datengesteuerte Operationen in Python zur Verfügung stehen. In diesem Artikel haben wir die beliebtesten und am weitesten verbreiteten Python-Bibliotheken in der Data-Science-Community besprochen. Basierend auf der Problemstellung und den Organisationspraktiken werden in der Praxis geeignete Python-Bibliotheken ausgewählt.
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