Кураторский список основных библиотек Python, используемых специалистами по данным.

Учитывая повальное увлечение Python и саму активность сообщества Python, неудивительно, что Python имеет богатый набор библиотек, относящихся к Data Analytics и Data Science. Под рукой есть решение для всего, что вам нужно! Кроме того, из моего собственного опыта в качестве аналитика данных и после того, как я стал специалистом по данным, я осознал важность знания имеющихся инструментов, чтобы они были эффективными и не изобретали колесо. Нам посчастливилось иметь очень мощные библиотеки и функции, когда дело доходит до использования Python!

Ниже вы можете увидеть важность каждой из библиотек в тренде, который мы обсудим в этой статье. (Stack Overflow - один из крупнейших сайтов вопросов и ответов для профессиональных программистов и энтузиастов.)

I) Инструменты для очистки и обработки данных

1.NumPy- ☆ 15,7 k

Основная задача: NumPy - это библиотека, обеспечивающая более высокую скорость вычислений, если большинство операций работают с массивами и матрицами, а также набор математических функций высокого уровня для работы с этими массивами.

Основные особенности:

  • Производительность, доведенная до операций с N-мерными массивами
  • Математические операции, такие как преобразование Фурье
  • Многомерные контейнеры
  • Поддерживайте минимальный объем памяти
  • Широковещательный массив (позволяет работать с массивами разного размера.)
  • NumPy может интегрировать функции, доступные на различных языках программирования.
  • Обработка и обработка изображений

Документация Numpy: https://numpy.org

2.Панды- ☆ 27,8 тыс.

Основная задача: Pandas - это библиотека для обработки и анализа данных. В частности, он предлагает структуры данных и операции для управления таблицами и временными рядами.

Основные особенности:

  • Поддерживается несколько форматов файлов
  • Отличная обработка данных
  • Обработка недостающих данных
  • Объединение и объединение наборов данных
  • Группа по
  • Изменение формы и изменение наборов данных.
  • Нарезка, индексация и подмножество наборов данных.
  • Столбец структуры данных и управление строками.
  • Функциональные возможности временных рядов: диапазон дат, преобразование частоты, статистика движущегося окна, линейная регрессия движущегося окна,…

Документация Pandas: https://pandas.pydata.org

3.Pyspark- ☆ 28,4k

Основная задача: PySpark - это результат сотрудничества Apache Spark и Python. Apache Spark - это инфраструктура кластерных вычислений, основанная на скорости, простоте использования и вычислениях в памяти. Это очень полезно для обработки, запроса и анализа больших наборов данных.

Основные особенности:

  • Вычисления в реальном времени благодаря вычислениям в памяти, что приводит к низкой задержке.
  • PySpark - это библиотека, которая позволяет быстро обрабатывать большие объемы данных на одной машине или кластере машин (параллельная обработка).
  • Универсальный язык для обработки огромных наборов данных (совместим со Scala, Java, Python,…)
  • Снижение сложности разделения данных и управления задачами, поскольку они обрабатываются автоматически благодаря концепции устойчивого распределенного набора данных (RDD).

Документация Pyspark: https://spark.apache.org

II) Инструменты для визуализации данных

4.Matplotlib- ☆ 12,8k

Основная задача: Matplotlib - самая популярная библиотека для построения графиков в экосистеме Python, используемая для исследования и визуализации данных. Он предлагает бесконечные диаграммы, настройки, а все остальные библиотеки построены на Matplotlib.

Основные особенности:

  • Большой набор диаграмм: гистограмма / диаграмма рассеяния / линейная диаграмма / коробчатая диаграмма / гистограмма / диаграмма скрипки…
  • Предоставляет объектно-ориентированный API для встраивания графиков в приложения.

Документация Matplotlib: https://matplotlib.org

5.Seaborn- ☆ 7.9k

Основная задача: Seaborn - это библиотека визуализации данных Python, построенная на основе Matplotlib. Он предоставляет отличный интерфейс для рисования привлекательных и информативных статистических диаграмм. Seaborn играет важную роль в изучении и анализе данных. Библиотека очень полезна для изучения взаимосвязей между несколькими переменными.

Основные особенности:

  • Большой набор диаграмм: гистограмма / точечная диаграмма / диаграммы ошибок / круговые диаграммы…
  • API, основанный на наборах данных, позволяющий сравнивать несколько переменных.
  • Выявление различных видов узоров с помощью большого набора цветовых палитр
  • Позволяет использовать многослойные сетки, отлично подходящие для построения сложных визуализаций.
  • Автоматически оценивает и строит линейную регрессию

Документация Seaborn: https://seaborn.pydata.org

III) Инструменты для моделирования данных

6.Scipy- ☆ 7,8k

Основная задача: библиотека SciPy включает ряд модулей для интеграции, линейной алгебры, оптимизации и статистики. Эта библиотека построена на основе NumPy из библиотеки, которую видели ранее.

Основные особенности:

  • Взаимодействие с NumPy
  • Индексные хитрости
  • Манипуляции с формой
  • Полиномы
  • Функции векторизации
  • Специальная функция
  • Операция линейной алгебры
  • Интерполяция
  • Оптимизация и подгонка
  • Статистика и случайные числа
  • Численное интегрирование
  • Быстрые преобразования Фурье
  • Обработка сигналов
  • Манипуляции с изображениями

Довольно похожая популярная библиотека с точки зрения статистических приложений - Statsmodels, широко используемая для статистических тестов.

Документация Scipy: https://www.scipy.org

7. TensorFlow- ☆ 152k

Основная задача: TensorFlow - это бесплатная библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом для машинного обучения. Его можно использовать для решения ряда задач, но особое внимание уделяется обучению и анализу глубоких нейронных сетей. TensorFlow был разработан командой Google Brain для внутреннего использования Google.

Основные особенности:

  • Обучение параллельной нейронной сети, что делает модели очень эффективными для крупномасштабных систем.
  • Легко обучается на ЦП и ГП для распределенных вычислений
  • Гибкость и модульность TensorFlow
  • TensorFlow упрощает процесс визуализации каждой части графика
  • Динамические модели с потоком управления Python
  • TensorFlow позволяет обучать вашу модель на любом языке или платформе, которые вы используете.
  • Хорошо задокументировано, так что легко понять
  • Комплект для визуализации с TensorBoard

Документация по Tensorflow: https://www.tensorflow.org/api_docs/python

8. Pytorch- ☆ 45k

Основная задача: PyTorch - это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом на основе библиотеки Torch, используемая для таких приложений, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и глубокое обучение, в основном разработанная Исследовательская лаборатория искусственного интеллекта Facebook (FAIR).

В отличие от большинства других популярных фреймворков глубокого обучения PyTorch использует динамические вычисления, что обеспечивает большую гибкость при построении сложных архитектур.

Основные особенности:

  • Простой в использовании API
  • PyTorch использует интеграцию Python в сочетании со стеком науки о данных
  • При необходимости помогает в создании вычислительных графиков.
  • Тензорные вычисления с сильным ускорением графического процессора
  • Автоматическая дифференциация для построения и обучения нейронных сетей

Документация Pytorch: https://pytorch.org

9. Scikit-learn- ☆ 43,5k

Основная задача: Scikit-Learn считается одной из лучших библиотек Python для работы с сложными данными. Scikit-Learn построен на основе библиотек Matplotlib, NumPy и SciPy. Библиотека машинного обучения содержит ряд простых, но эффективных инструментов для решения задач анализа данных и анализа данных.

Первоначально он был разработан Дэвидом Курнапо как проект летнего кода Google. Позже, в 2010 году, Фабиан Педрегоса, Гаэль Вароко, Александр Грамфор и Винсент Мишель из INRIA (Французский институт исследований в области компьютерных наук и автоматизации) подняли этот проект на другой уровень и обнародовали его. выпускать.

Основные особенности:

  • Возможность извлекать особенности из изображений и текста
  • Возможность многократного использования в нескольких контекстах
  • Несколько методов проверки точности контролируемых моделей на невидимых данных
  • алгоритмы машинного обучения с учителем и без учителя
  • стандартный интерфейс api и python
  • Наборы данных
  • Извлечение признаков
  • Выбор функции
  • Настройка параметров
  • Кластеризация
  • Перекрестная проверка
  • Контролируемые модели
  • Неконтролируемые модели
  • Уменьшение размерности
  • Ансамблевые методы

Документация Scikit-learn: https://scikit-learn.org

10. Керас- ☆ 50.4k

Основная задача: Keras - это программная библиотека с открытым исходным кодом, которая предоставляет интерфейс Python для искусственных нейронных сетей. Keras действует как интерфейс для библиотеки TensorFlow. Он был разработан в рамках исследовательского проекта ONEIROS (Открытая нейроэлектронная операционная система интеллектуального робота), а его основным автором является Франсуа Шоле, инженер Google.

Основные особенности:

  • Сосредоточьтесь на опыте пользователя.
  • Мульти-бэкэнд и мультиплатформенность.
  • Легкое изготовление моделей
  • Позволяет легко и быстро создавать прототипы
  • Поддержка сверточных сетей
  • Поддержка рекуррентных сетей
  • Керас выразителен, гибок и склонен к новаторским исследованиям.
  • Библиотека высокомодульных нейронных сетей, написанная на Python
  • Разработано с акцентом на возможность быстрого экспериментирования

Документация Keras: https://keras.io

Бонус: NLTK- ☆ 9,5 тыс.

Основная задача:

Набор средств естественного языка (NLTK) - это набор библиотек и программ для символьной и статистической обработки естественного языка (НЛП), включая эмпирическую лингвистику, когнитивную науку, поиск информации и машинное обучение. Его разработали Стивен Берд и Эдвард Лопер с факультета компьютерных и информационных наук Университета Пенсильвании.

Основные особенности:

  • n-грамм и словосочетания
  • Признание именной организации
  • Поддерживает лексический анализ
  • Распределение частоты
  • Stopwords
  • Нормализация лексики
  • Лемматизация
  • Анализ настроений
  • Текстовая классификация
  • Создание функций с использованием TF-IDF
  • …

Документация Pyinstaller: https://www.nltk.org

Заключение

Приведенный выше список не является исчерпывающим, а является субъективным, основанным на моем собственном опыте и обмене мнениями с другими специалистами по анализу данных. Цель этой статьи - помочь аналитикам и специалистам по обработке данных, начинающим свою карьеру, узнать о функциях и библиотеках, имеющихся в их распоряжении, чтобы хорошо выполнять свою работу. Python - лучший инструмент в области науки о данных из-за большого количества библиотек.

Источники:

википедия:

Документация по библиотекам: