20 лучших библиотек Python для науки о данных на 2025 год

Python на сегодняшний день является наиболее широко используемым языком программирования. Когда дело доходит до решения задач и проблем в области науки о данных, Python не перестает удивлять своих пользователей. Большинство специалистов по обработке данных уже каждый день используют возможности программирования на Python. Python — это простой в изучении, простой в отладке, широко используемый, объектно-ориентированный, высокопроизводительный язык с открытым исходным кодом. Программирование на Python имеет множество других преимуществ. Python создан на основе необычных библиотек Python для науки о данных, которые программисты используют каждый день при решении задач.

Преимущества использования Python для науки о данных

Python стал популярным языком программирования для науки о данных, и не зря. Преимущества использования Python для науки о данных разнообразны. Во-первых, Python предоставляет широкий спектр мощных библиотек и платформ, таких как NumPy, Pandas и SciPy, которые предлагают обширные функциональные возможности для манипулирования данными, анализа и моделирования. Его простота и читаемость делают его доступным языком для начинающих, а 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. Возможности интеграции с другими языками и инструментами, а также масштабируемость и совместимость с различными платформами делают Python гибким выбором для проектов по науке о данных. В целом, Python предоставляет специалистам по данным инструменты и ресурсы, необходимые для эффективного исследования, анализа и получения информации из больших и разнообразных наборов данных. Теперь, когда мы знаем преимущества, давайте посмотрим на 20 лучших библиотек Python для науки о данных:

20 лучших библиотек Python для науки о данных

• Тензорфлоу
• NumPy
• SciPy
• Панды
• Матплотлиб
• Жесткий
• SciKit-Learn
• PyTorch
• лоскутный
• КрасиваяСуп
• ЛайтГБМ
• ЭЛИ5
• Теано
• НуПИК
• Рампа
• Пипенв
• Боб
• PyBrain
• Кафе2
• Цепь

1. ТензорФлоу

Первой в списке библиотек Python для науки о данных является TensorFlow. TensorFlow — это библиотека для высокопроизводительных численных вычислений, имеющая около 35 000 комментариев и активное сообщество, насчитывающее около 1500 участников. Его используют в различных научных областях. TensorFlow — это, по сути, платформа для определения и выполнения вычислений с использованием тензоров, которые являются частично определенными вычислительными объектами, которые в конечном итоге создают значение.

Функции:

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

TensorFlow особенно полезен для следующих приложений:

2. СкиПи

SciPy (Scientific Python) — еще одна бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом для науки о данных, которая широко используется для вычислений высокого уровня. SciPy имеет около 19 000 комментариев на GitHub и активное сообщество, насчитывающее около 600 участников. Он 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.
• Команды высокого уровня для манипулирования данными и визуализации
• Обработка многомерных изображений с помощью подмодуля SciPy ndimage
• Включает встроенные функции для решения дифференциальных уравнений.

Приложения:

• Операции с многомерными изображениями
• Решение дифференциальных уравнений и преобразование Фурье
• Алгоритмы оптимизации
• Линейная алгебра

3. НумПи

NumPy (Numerical Python) — базовый пакет для численных вычислений на Python; он содержит мощный объект N-мерного массива. У него около 18 000 комментариев на GitHub и активное сообщество из 700 участников. Это универсальный пакет обработки массивов, который предоставляет высокопроизводительные многомерные объекты, называемые массивами, и инструменты для работы с ними. NumPy также частично решает проблему медленности, 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 большей 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

Следующим в списке библиотек Python является Pandads. Pandas (анализ данных Python) необходим в жизненном цикле 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 1200 участников, он активно используется для анализа и очистки данных. Pandas предоставляет быстрые и гибкие структуры данных, такие как компакт-диски с фреймами данных, которые предназначены для очень простой и интуитивно понятной работы со структурированными данными.

Читайте также: Что такое анализ данных: объяснение методов, процессов и типов

Функции:

• Выразительный синтаксис и богатые функциональные возможности, которые дают вам свободу работать с недостающими данными.
• Позволяет вам создать собственную функцию и запускать ее для ряда данных.
• Высокоуровневая абстракция
• Содержит высокоуровневые структуры данных и инструменты манипулирования.

Приложения:

• Общая обработка данных и очистка данных
• Задания ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для преобразования и хранения данных, поскольку он отлично поддерживает загрузку файлов CSV в формат фрейма данных.
• Используется в различных академических и коммерческих областях, включая статистику, финансы и нейробиологию.
• Функции, специфичные для временных рядов, такие как создание диапазона дат, перемещение окна, линейная регрессия и сдвиг даты.

5. Матплотлиб

Matplotlib имеет мощные, но красивые средства визуализации. Это библиотека построения графиков для Python, имеющая около 26 000 комментариев на GitHub и очень активное сообщество, насчитывающее около 700 участников. Из-за графиков и графиков, которые он создает, он широко используется для визуализации данных. Он также предоставляет объектно-ориентированный API, который можно использовать для встраивания этих графиков в приложения.

Функции:

• Можно использовать в качестве замены MATLAB, с тем преимуществом, что он бесплатен и имеет открытый исходный код.
• Поддерживает десятки серверов и типов вывода, что означает, что вы можете использовать его независимо от того, какую операционную систему вы используете или какой формат вывода вы хотите использовать.
• Сам Pandas можно использовать в качестве оболочки вокруг MATLAB API, чтобы управлять MATLAB как очистителем.
• Низкое потребление памяти и лучшее поведение во время выполнения

Приложения:

• Корреляционный анализ переменных
• Визуализация 95-процентных доверительных интервалов моделей
• Обнаружение выбросов с использованием диаграммы рассеяния и т. д.
• Визуализируйте распределение данных, чтобы получить мгновенную информацию

Читайте также: Оптимальный путь 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 TensorFlow, так и Theano, поэтому это хороший вариант, если вы не хотите углубляться в детали TensorFlow.

Также читайте: 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 важных применений Keras являются модели глубокого обучения, доступные с заранее обученными весами. Вы можете использовать эти модели напрямую, чтобы делать прогнозы или извлекать их функции, не создавая и не обучая собственную новую модель.

7. Scikit-обучение

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

Приложения:

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

8. ПиТорч

Следующим в списке лучших библиотек Python для науки о данных идет PyTorch, пакет научных вычислений на основе Python, использующий мощь графических процессоров. PyTorch — одна из наиболее популярных исследовательских платформ глубокого обучения, созданная для обеспечения максимальной гибкости и скорости.

Приложения:

• PyTorch известен тем, что предоставляет две функции самого высокого уровня.
• тензорные вычисления с мощной поддержкой ускорения графического процессора
• построение глубоких нейронных сетей на ленточной системе Autograd

9. Лоскутный

Следующая известная библиотека Python для науки о данных — Scrapy. Scrapy — одна из самых популярных и быстрых платформ веб-сканирования с открытым исходным кодом, написанная на Python. Обычно он используется для извлечения данных с 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-интерфейсов и следует принципу «Не повторяй себя» при разработке интерфейса, побуждая пользователей писать универсальные коды, которые можно повторно использовать для создания и масштабирования крупных сканеров.

10. Красивый Суп

BeautifulSoup — следующая библиотека Python для науки о данных. Это еще одна популярная библиотека Python, наиболее известная благодаря сканированию веб-страниц и очистке данных. Пользователи могут собирать данные, доступные на каком-либо веб-сайте, без надлежащего CSV или API, а BeautifulSoup может помочь им очистить их и преобразовать в необходимый формат.

11. ЛайтГБМ

Библиотека LightGBM Python — популярный инструмент для реализации алгоритмов повышения градиента в проектах по науке о данных. Он обеспечивает высокопроизводительную реализацию повышения градиента, которая может обрабатывать большие наборы данных и многомерные пространства объектов.

Функции:

• Библиотека LightGBM Python легко интегрируется с другими библиотеками Python, такими как Pandas, Scikit-Learn и XGBoost.
• LightGBM спроектирован так, чтобы быть быстрым и эффективно использовать память, что делает его подходящим для крупномасштабных наборов данных и многомерных пространств объектов.
• Библиотека LightGBM Python предоставляет широкий спектр гиперпараметров, которые можно настроить 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. Он предоставляет инструменты, которые помогут специалистам по данным и специалистам по машинному обучению понять, как работают их модели, и диагностировать потенциальные проблемы.

Функции:

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

Приложения:

• Интерпретация модели
• Отладка модели
• Сравнение моделей
• Разработка функций

13. Теано

Следующим в списке библиотек Python является Theano. Theano — это библиотека Python для численных вычислений, предназначенная для приложений глубокого и машинного обучения. Он позволяет пользователям определять, оптимизировать и оценивать математические выражения, которые включают в себя многомерные массивы — фундаментальные строительные блоки многих алгоритмов машинного обучения.

Функции:

• Theano предназначен для эффективного выполнения численных вычислений как на центральных, так и на графических процессорах, что может значительно ускорить обучение и тестирование моделей машинного обучения.
• Theano обеспечивает функцию автоматического дифференцирования, упрощая расчет градиентов и оптимизацию параметров при обучении моделей машинного обучения.
• Theano позволяет пользователям оптимизировать выражения по скорости, использованию памяти или числовой стабильности в зависимости от требований задачи машинного обучения.

Приложения:

• Научные вычисления
• Моделирование
• Оптимизация
• Глубокое обучение

14. НуПИК

NuPIC (Numenta Platform for Intelligent Computing) — это библиотека Python с открытым исходным кодом для создания интеллектуальных систем, основанных на принципах неокортикальной теории. Он предназначен для моделирования поведения неокортекса — части мозга, отвечающей за сенсорное восприятие, пространственное мышление и речь.

Функции:

• NuPIC реализует биологический 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 хорошо 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:

15. Рампа

Ramp — это библиотека Python с открытым исходным кодом для построения и оценки прогнозных моделей. Он предоставляет гибкую и простую в использовании структуру для специалистов по обработке данных и специалистов по машинному обучению, позволяющую обучать и тестировать модели машинного обучения, а также сравнивать производительность различных моделей на различных наборах данных и задачах.

Функции:

• Ramp спроектирован так, чтобы быть модульным и расширяемым, что позволяет пользователям легко создавать и тестировать различные компоненты прогнозной модели.
• Ramp поддерживает несколько форматов ввода данных, включая базы данных CSV, Excel и SQL, что упрощает работу с различными типами данных.
• Ramp предоставляет среду для совместной работы ученых, работающих с данными, и специалистов по машинному обучению, которые могут вместе работать над созданием и оценкой прогнозных моделей.

Приложения:

• Построение прогнозных моделей
• Оценка производительности модели
• Сотрудничество над проектами 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 обработки зависимостей в их проектах Python. Это особенно полезно для проектов по науке о данных, часто связанных с работой со многими различными библиотеками.

Функции:

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

Приложения:

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

17. Боб

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

Функции:

• Боб поддерживает чтение и запись данных в различных форматах, включая аудио, изображения и видео.
• Боб включает в себя предварительно реализованные алгоритмы и модели распознавания лиц, проверки говорящего, а также распознавания эмоций.
• Bob спроектирован модульным и расширяемым, что позволяет разработчикам легко добавлять новые алгоритмы и модели.

Приложения:

• Распознавание лиц
• Проверка динамиков
• Распознавание эмоций
• Биометрическая аутентификация

18. ПиБрейн

PyBrain — это библиотеки обработки данных Python для создания и обучения нейронных сетей. Он предоставляет широкий спектр инструментов и алгоритмов для задач машинного обучения и искусственного интеллекта, включая контролируемое, неконтролируемое, подкрепление 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 инструменты для визуализации производительности и структуры нейронных сетей, упрощающие понимание и отладку ваших моделей.

Приложения:

19. Кафе2

Caffe2 — это библиотека Python для глубокого обучения, разработанная как быстрая, масштабируемая и портативная. Он разработан Facebook и используется многими компаниями и исследовательскими организациями для задач машинного обучения.

Функции:

• Caffe2 спроектирован так, чтобы быть быстрым и масштабируемым, 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 процессор, графический процессор и мобильные устройства, что делает его универсальным инструментом для задач машинного обучения.

Приложения:

• Распознавание объектов и изображений
• Рекомендательные системы
• Обработка естественного языка
• Видео анализ

20. Цепщик

Chainer — это библиотека Python для создания и обучения глубоких нейронных сетей. Он был разработан японской компанией Preferred Networks и призван быть одновременно мощным и гибким.

Функции:

• Chainer использует динамический граф вычислений, который позволяет более гибко и эффективно обучать глубокие нейронные сети.
• Chainer поддерживает множество архитектур нейронных сетей, включая нейронные сети с прямой связью, сверточные и рекуррентные нейронные сети.
• Chainer включает в себя встроенные алгоритмы оптимизации, такие как стохастический градиентный спуск и Адам, которые можно использовать для обучения нейронных сетей.

Приложения:

• Видео анализ
• Робототехника
• Исследования и разработки
• Обработка естественного языка

Как выбрать библиотеки Python, подходящие для ваших нужд

Выбор подходящих библиотек Python для ваших нужд в проекте по науке о данных требует тщательного рассмотрения различных факторов.

• Во-первых, четко определите требования и цели вашего проекта, чтобы определить конкретные функциональные возможности, которые вам нужны. Исследуйте и изучайте доступные библиотеки, отвечающие этим потребностям, учитывая такие факторы, как их популярность, поддержка сообщества и качество документации.
• Оценивайте производительность и эффективность библиотек, просматривая тесты, отзывы пользователей и сравнивая их функции и возможности. Учитывайте совместимость библиотек с существующими у вас инструментами и технологиями, а также возможности их интеграции.
• Кроме того, примите во внимание кривую обучения, связанную с каждой библиотекой, и оцените, соответствует ли она набору навыков и опыту вашей команды.
• Наконец, рассмотрите долгосрочную жизнеспособность и устойчивость библиотек, учитывая их деятельность по развитию, обслуживанию и участию сообщества. Тщательно рассмотрев эти факторы, вы сможете принять обоснованные решения и выбрать библиотеки Python, которые лучше всего соответствуют вашим конкретным потребностям в области обработки данных, обеспечивая успешную и эффективную реализацию проекта.

Будущее Python для науки о данных

Будущее Python для науки о данных кажется исключительно многообещающим. Python зарекомендовал себя как доминирующий язык в области науки о данных, и его популярность продолжает быстро расти. Благодаря обширному набору мощных библиотек, инфраструктур и инструментов, специально разработанных для анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта, Python предлагает идеальную экосистему для специалистов по данным.

Выберите правильную программу для развития своей карьеры в области науки о данных

Хотите построить карьеру в захватывающей области анализа данных? Наши курсы по анализу данных созданы для того, чтобы предоставить вам навыки и знания, необходимые для достижения успеха в этой быстрорастущей отрасли. Наши опытные инструкторы проведут вас через практические проекты, реальные сценарии и тематические исследования, предоставив вам практический опыт, необходимый для достижения успеха. На наших курсах вы научитесь анализировать данные, создавать подробные отчеты и принимать решения на основе данных, которые помогут добиться успеха в бизнесе.

Станьте профессионалом Python

Помимо этих 20 лучших библиотек Python для науки о данных, существует множество других полезных библиотек Python, которые заслуживают внимания. И в качестве следующего шага, если вы заинтересованы в изучении и освоении науки о данных с помощью Python, изучите и зарегистрируйтесь в нашей уникальной программе Data Scientist!