20 библиотек Python, которые обязательно потребуются для науки о данных в 2024 году

Python — наиболее широко используемый язык программирования на сегодняшний день. Когда дело доходит до решения задач и проблем науки о данных, Python не перестает удивлять своих пользователей. Большинство специалистов по данным уже используют возможности программирования на Python каждый день. Python — это простой в изучении, простой в отладке, широко используемый, объектно-ориентированный, высокопроизводительный язык с открытым исходным кодом, и у программирования на Python есть еще много преимуществ. Python был создан с использованием выдающихся библиотек Python для науки о данных, которые программисты используют каждый день для решения задач.

Преимущества использования Python для науки о данных

Python стал популярным языком программирования для науки о данных, и на то есть веские причины. Преимущества использования Python для науки о данных многочисленны. Во-первых, Python предоставляет широкий спектр мощных библиотек и фреймворков, таких как NumPy, Pandas и SciPy, которые предлагают обширную функциональность для обработки, анализа и моделирования данных. Его простота и читабельность делают его доступным языком для новичков, в то время как его универсальность позволяет опытным специалистам по данным создавать сложные алгоритмы и рабочие процессы.

Кроме того, Python имеет обширное и активное сообщество, которое вносит свой вклад в богатую экосистему ресурсов, учебных пособий и поддержки. Его возможности интеграции с другими языками и инструментами, а также его масштабируемость и совместимость с различными платформами делают Python гибким выбором для проектов по науке о данных. В целом, Python предоставляет ученым-аналитикам инструменты и ресурсы, необходимые для эффективного исследования, анализа и получения информации из больших и разнообразных наборов данных. Теперь, когда мы знаем о преимуществах, давайте рассмотрим 20 лучших библиотек Python для науки о данных:

20 лучших библиотек Python для науки о данных

• TensorFlow
• NumPy
• SciPy
• Панды
• Matplotlib
• Жесткий
• SciKit-Learn
• PyTorch
• лоскутный
• КрасиваяСуп
• LightGBM
• ЭЛИ5
• Теано
• НуПИК
• Рампа
• Пипенв
• Боб
• PyBrain
• Caffe2
• Цепь

1. Тензорный поток

Первая в списке библиотек Python для науки о данных — TensorFlow. TensorFlow — это библиотека для высокопроизводительных численных вычислений с примерно 35 000 комментариев и активным сообществом из примерно 1 500 участников. Она используется в различных научных областях. TensorFlow — это, по сути, фреймворк для определения и выполнения вычислений, включающих тензоры, которые являются частично определенными вычислительными объектами, которые в конечном итоге производят значение.

Функции:

• Улучшенная визуализация вычислительных графиков
• Снижает количество ошибок на 50–60 процентов в нейронном машинном обучении
• Параллельные вычисления для выполнения сложных моделей
• Бесперебойное управление библиотекой при поддержке Google
• Более быстрые обновления и частые новые релизы, чтобы предоставить вам новейшие функции

TensorFlow особенно полезен для следующих приложений:

2. SciPy

SciPy (Scientific Python) — еще одна бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом для науки о данных, которая широко используется для высокоуровневых вычислений. SciPy имеет около 19 000 комментариев на GitHub и активное сообщество из около 600 участников. Она широко используется для научных и технических вычислений, поскольку расширяет NumPy и предоставляет множество удобных и эффективных процедур для научных вычислений.

Функции:

• Коллекция алгоритмов и функций, построенных на расширении Python NumPy
• Высокоуровневые команды для обработки и визуализации данных
• Многомерная обработка изображений с помощью подмодуля SciPy ndimage
• Включает встроенные функции для решения дифференциальных уравнений.

Приложения:

• Многомерные операции с изображениями
• Решение дифференциальных уравнений и преобразование Фурье
• Алгоритмы оптимизации
• Линейная алгебра

3. NumPy

NumPy (Numerical Python) — это фундаментальный пакет для численных вычислений в Python; он содержит мощный объект N-мерного массива. Он имеет около 18 000 комментариев на GitHub и активное сообщество из 700 участников. Это пакет обработки массивов общего назначения, который предоставляет высокопроизводительные многомерные объекты, называемые массивами, и инструменты для работы с ними. NumPy также решает проблему медленности частично, предоставляя эти многомерные массивы, а также предоставляя функции и операторы, которые эффективно работают с этими массивами.

Функции:

• Предоставляет быстрые, предварительно скомпилированные функции для числовых процедур.
• Массивно-ориентированные вычисления для повышения эффективности
• Поддерживает объектно-ориентированный подход
• Компактные и быстрые вычисления с векторизацией

Приложения:

• Широко используется в анализе данных
• Создает мощный N-мерный массив
• Составляет основу других библиотек, таких как SciPy и scikit-learn.
• Замена MATLAB при использовании с SciPy и matplotlib

4. Панды

Далее в списке библиотек Python идет Pandads. Pandas (анализ данных Python) — это обязательное условие жизненного цикла науки о данных. Это самая популярная и широко используемая библиотека Python для науки о данных, наряду с NumPy в matplotlib. Имея около 17 00 комментариев на GitHub и активное сообщество из 1 200 участников, она активно используется для анализа и очистки данных. Pandas предоставляет быстрые и гибкие структуры данных, такие как CD-диски с кадрами данных, которые предназначены для очень простой и интуитивно понятной работы со структурированными данными.

Читайте также: Что такое анализ данных: методы, процессы и типы.

Функции:

• Понятный синтаксис и богатые функциональные возможности, которые дают вам свободу в работе с отсутствующими данными.
• Позволяет вам создать собственную функцию и запустить ее на основе ряда данных.
• Абстракция высокого уровня
• Содержит высокоуровневые структуры данных и инструменты манипулирования.

Приложения:

• Общая обработка и очистка данных
• Задания ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для преобразования и хранения данных, поскольку он отлично поддерживает загрузку CSV-файлов в свой формат фрейма данных
• Используется в различных академических и коммерческих областях, включая статистику, финансы и нейронауки.
• Специфические функции временных рядов, такие как генерация диапазона дат, скользящее окно, линейная регрессия и сдвиг дат.

5. Matplotlib

Matplotlib обладает мощными, но красивыми визуализациями. Это библиотека для построения графиков для Python с примерно 26 000 комментариев на GitHub и очень активным сообществом из примерно 700 участников. Благодаря графикам и графикам, которые она создает, она широко используется для визуализации данных. Она также предоставляет объектно-ориентированный API, который можно использовать для встраивания этих графиков в приложения.

Функции:

• Может использоваться в качестве замены MATLAB, с преимуществом в виде бесплатности и открытого исходного кода.
• Поддерживает десятки бэкэндов и типов выходных данных, что означает, что вы можете использовать его независимо от того, какую операционную систему вы используете или какой формат выходных данных вы хотите использовать.
• Сам Pandas можно использовать в качестве обертки вокруг MATLAB API, чтобы управлять MATLAB как очистителем.
• Низкое потребление памяти и улучшенное поведение во время выполнения

Приложения:

• Корреляционный анализ переменных
• Визуализируйте 95-процентные доверительные интервалы моделей
• Обнаружение выбросов с использованием диаграммы рассеяния и т. д.
• Визуализируйте распределение данных, чтобы получить мгновенную информацию

Читайте также: Изучение пути обучения науке о данных

6. Громко

Подобно TensorFlow, Keras — еще одна популярная библиотека, которая широко используется для модулей глубокого обучения и нейронных сетей. Keras поддерживает как бэкенды TensorFlow, так и Theano, поэтому это хороший вариант, если вы не хотите погружаться в детали TensorFlow.

Читайте также: Keras против Tensorflow против Pytorch

Функции:

• Keras предоставляет обширные предварительно размеченные наборы данных, которые можно использовать для прямого импорта и загрузки.
• Он содержит различные реализованные слои и параметры, которые можно использовать для построения, настройки, обучения и оценки нейронных сетей.

Приложения:

• Одним из наиболее значимых приложений Keras являются модели глубокого обучения, которые доступны с их предварительно обученными весами. Вы можете использовать эти модели напрямую для прогнозирования или извлечения их признаков без создания или обучения собственной новой модели.

7. Scikit-learn

Следующим в списке лучших библиотек Python для науки о данных идет Scikit-learn, библиотека машинного обучения, которая предоставляет почти все алгоритмы машинного обучения, которые вам могут понадобиться. Scikit-learn предназначена для интерполяции в NumPy и SciPy.

Приложения:

• кластеризация
• классификация
• регрессия
• выбор модели
• уменьшение размерности

8. ПиТорч

Следующей в списке лучших библиотек Python для науки о данных является PyTorch, представляющий собой пакет научных вычислений на основе Python, использующий мощь графических процессоров. PyTorch — одна из наиболее часто предпочитаемых исследовательских платформ глубокого обучения, созданная для обеспечения максимальной гибкости и скорости.

Приложения:

• PyTorch славится двумя наиболее высокоуровневыми функциями
• тензорные вычисления с мощной поддержкой ускорения GPU
• построение глубоких нейронных сетей на основе ленточной системы автоградации

9. Лоскутный

Следующая известная библиотека Python для науки о данных — Scrapy. Scrapy — один из самых популярных, быстрых, открытых фреймворков для веб-сканирования, написанных на Python. Он обычно используется для извлечения данных из веб-страницы с помощью селекторов на основе XPath.

Приложения:

• Scrapy помогает создавать программы сканирования (боты-пауки), которые могут извлекать структурированные данные из Интернета.
• Scrappy также используется для сбора данных из API и следует принципу «Не повторяйся» при проектировании своего интерфейса, побуждая пользователей писать универсальные коды, которые можно повторно использовать для создания и масштабирования крупных поисковых роботов.

10. Красивый Суп

BeautifulSoup — следующая библиотека Python для науки о данных. Это еще одна популярная библиотека Python, наиболее известная для веб-сканирования и сбора данных. Пользователи могут собирать данные, доступные на каком-либо веб-сайте без надлежащего CSV или API, и BeautifulSoup может помочь им собрать их и упорядочить в требуемом формате.

Если вы хотите узнать все о библиотеках Python, Python и других языках программирования, а также освоить сферу науки о данных, изучите нашу эксклюзивную страницу с вакансиями в области науки о данных уже сегодня!

11. LightGBM

Библиотека LightGBM Python — популярный инструмент для реализации алгоритмов градиентного усиления в проектах по науке о данных. Она обеспечивает высокопроизводительную реализацию градиентного усиления, которая может обрабатывать большие наборы данных и многомерные пространства признаков.

Функции:

• Библиотека LightGBM Python легко интегрируется с другими библиотеками Python, такими как Pandas, Scikit-Learn и XGBoost.
• LightGBM разработан для быстрой работы и эффективного использования памяти, что делает его пригодным для крупномасштабных наборов данных и многомерных пространств признаков.
• Библиотека LightGBM Python предоставляет широкий спектр гиперпараметров, которые можно настраивать для оптимизации производительности модели для конкретных наборов данных и вариантов использования.

Приложения:

• Обнаружение аномалий
• Анализ временных рядов
• Обработка естественного языка
• Классификация

12. ЭЛИ5

ELI5 — это библиотека Python для отладки и визуализации моделей машинного обучения. Она предоставляет инструменты, помогающие специалистам по данным и практикам машинного обучения понять, как работают их модели, и диагностировать потенциальные проблемы.

Функции:

• ELI5 предоставляет ряд методов для интерпретации моделей машинного обучения, таких как важность признаков, важность перестановок и значения SHAP.
• ELI5 предоставляет инструменты для отладки моделей машинного обучения, такие как визуализация неправильно классифицированных примеров и проверка весов и смещений модели.
• ELI5 может генерировать понятные человеку объяснения того, как модель делает прогнозы, что может помочь в общении с заинтересованными сторонами, не имеющими технических знаний.

Приложения:

• Интерпретация модели
• Отладка модели
• Сравнение моделей
• Особенности инжиниринга

13. Теано

Следующей в списке библиотек Python является Theano. Theano — это библиотека Python для численных вычислений, разработанная для приложений глубокого обучения и машинного обучения. Она позволяет пользователям определять, оптимизировать и оценивать математические выражения, в том числе многомерные массивы — фундаментальные строительные блоки многих алгоритмов машинного обучения.

Функции:

• Theano разработан для эффективного выполнения числовых вычислений как на центральных, так и на графических процессорах, что может значительно ускорить обучение и тестирование моделей машинного обучения.
• Theano предоставляет функцию автоматического дифференцирования, что упрощает вычисление градиентов и оптимизацию параметров при обучении моделей машинного обучения.
• Theano позволяет пользователям оптимизировать выражения по скорости, использованию памяти или числовой устойчивости в зависимости от требований их задачи машинного обучения.

Приложения:

• Научные вычисления
• Моделирование
• Оптимизация
• Глубокое обучение

14. НуПИК

NuPIC (Numenta Platform for Intelligent Computing) — библиотека Python с открытым исходным кодом для построения интеллектуальных систем на основе принципов неокортикальной теории. Она предназначена для моделирования поведения неокортекса — части мозга, отвечающей за сенсорное восприятие, пространственное мышление и язык.

Функции:

• NuPIC реализует биологически вдохновленный алгоритм HTM для изучения временных закономерностей в данных и составления прогнозов на основе этих закономерностей.
• NuPIC предназначен для обработки потоковых данных в режиме реального времени, что делает его подходящим для приложений обнаружения, прогнозирования и классификации аномалий.
• NuPIC предоставляет гибкий и расширяемый сетевой API, который можно использовать для создания пользовательских сетей HTM для конкретных приложений.

Приложения:

• Обнаружение аномалий
• Прогноз
• Уменьшение размерности
• Распознавание образов

15. Пандус

Ramp — это библиотека Python с открытым исходным кодом для построения и оценки предиктивных моделей. Она предоставляет гибкую и простую в использовании среду для специалистов по данным и практиков машинного обучения для обучения и тестирования моделей машинного обучения и сравнения производительности различных моделей на различных наборах данных и задачах.

Функции:

• Ramp спроектирован как модульный и расширяемый, что позволяет пользователям легко создавать и тестировать различные компоненты прогностической модели.
• Ramp поддерживает несколько форматов входных данных, включая базы данных CSV, Excel и SQL, что упрощает работу с различными типами данных.
• Ramp предоставляет среду для совместной работы специалистов по обработке данных и специалистов по машинному обучению над созданием и оценкой прогностических моделей.

Приложения:

• Построение прогностических моделей
• Оценка эффективности модели
• Сотрудничество в проектах машинного обучения
• Развертывание модели в различных средах

16. Пипенв

Pipenv — популярный инструмент, используемый для управления зависимостями Python и виртуальными средами. Он предоставляет разработчикам простой и эффективный способ управления зависимостями для их проектов Python. Он особенно полезен для проектов по науке о данных, часто подразумевающих работу со многими различными библиотеками.

Функции:

• Pipenv управляет зависимостями ваших проектов Python, включая пакеты из PyPI и установленные из других источников, таких как GitHub.
• Pipenv создает виртуальную среду для вашего проекта и устанавливает необходимые пакеты внутри нее. Это гарантирует, что зависимости вашего проекта будут изолированы от других установок Python в вашей системе.
• Pipenv генерирует файл Pipfile.lock, который записывает точные версии каждого пакета, установленного в виртуальной среде вашего проекта. Это гарантирует, что ваш проект всегда использует одни и те же зависимости, даже если выпущены более новые версии этих пакетов.

Приложения:

• Управление зависимостями
• Оптимизация разработки
• Обеспечение воспроизводимых результатов
• Упрощение развертывания

17. Боб

Далее в списке библиотек Python идет Bob. Bob — это коллекция библиотек Python для науки о данных, которые предоставляют ряд инструментов и алгоритмов для машинного обучения, компьютерного зрения и обработки сигналов. Bob разработан как модульная и расширяемая платформа, которая позволяет исследователям и разработчикам легко создавать и оценивать новые алгоритмы для различных задач.

Функции:

• Bob поддерживает чтение и запись данных в различных форматах, включая аудио, изображения и видео.
• В Bob реализованы предварительно реализованные алгоритмы и модели распознавания лиц, проверки говорящего и распознавания эмоций.
• Bob спроектирован как модульный и расширяемый, что позволяет разработчикам легко добавлять новые алгоритмы и модели.

Приложения:

• Распознавание лица
• Проверка спикера
• Распознавание эмоций
• Биометрическая аутентификация

18. ПиБрейн

PyBrain — это библиотеки Python Data Science для создания и обучения нейронных сетей. Она предоставляет широкий спектр инструментов и алгоритмов для задач машинного обучения и искусственного интеллекта, включая контролируемое, неконтролируемое, подкрепленное и глубокое обучение.

Функции:

• PyBrain предоставляет гибкую и расширяемую архитектуру, позволяющую пользователям легко создавать и настраивать модели нейронных сетей.
• PyBrain включает в себя широкий спектр алгоритмов для задач машинного обучения, включая нейронные сети прямого распространения, рекуррентные нейронные сети, машины опорных векторов и обучение с подкреплением.
• PyBrain включает в себя инструменты для визуализации производительности и структуры нейронных сетей, что упрощает понимание и отладку ваших моделей.

Приложения:

• Распознавание образов
• Прогнозирование временных рядов
• Обучение с подкреплением
• Обработка естественного языка

19. Кафе2

Caffe2 — это библиотека Python для глубокого обучения, разработанная для быстрой, масштабируемой и портативной работы. Она разработана Facebook и используется многими компаниями и исследовательскими организациями для задач машинного обучения.

Функции:

• Caffe2 разработан с расчетом на высокую скорость и масштабируемость, что делает его идеальным для обучения крупномасштабных глубоких нейронных сетей.
• Caffe2 предоставляет гибкую архитектуру, позволяющую пользователям легко настраивать и расширять глубокие нейронные сети.
• affe2 поддерживает несколько платформ, включая CPU, GPU и мобильные устройства, что делает его универсальным инструментом для задач машинного обучения.

Приложения:

• Распознавание объектов и изображений
• Рекомендательные системы
• Обработка естественного языка
• Видеоанализ

20. Цепщик

Chainer — это библиотека Python для создания и обучения глубоких нейронных сетей. Она была разработана японской компанией Preferred Networks и спроектирована так, чтобы быть одновременно мощной и гибкой.

Функции:

• Chainer использует динамический вычислительный граф, который обеспечивает более гибкое и эффективное обучение глубоких нейронных сетей.
• Chainer поддерживает множество архитектур нейронных сетей, включая нейронные сети прямого распространения, сверточные и рекуррентные нейронные сети.
• Chainer включает в себя встроенные алгоритмы оптимизации, такие как стохастический градиентный спуск и Adam, которые можно использовать для обучения нейронных сетей.

Приложения:

• Видеоанализ
• Робототехника
• Исследования и разработки
• Обработка естественного языка