Hướng dẫn toolkits using python in data science - bộ công cụ sử dụng python trong khoa học dữ liệu

Top 10 thư viện Python cho khoa học dữ liệu

• Tensorflow
• Numpy
• SciPy 
• Gấu trúc
• Matplotlib 
• Keras
• SciKit-Learn
• Pytorch
• Quét
• Đẹp

1.TensorFlow

Đầu tiên trong danh sách các thư viện Python cho khoa học dữ liệu là Tensorflow. Tensorflow là một thư viện cho các tính toán số hiệu suất cao với khoảng 35.000 bình luận và một cộng đồng sôi động gồm khoảng 1.500 người đóng góp. Nó được sử dụng trên các lĩnh vực khoa học khác nhau. Tensorflow về cơ bản là một khung để xác định và chạy các tính toán liên quan đến tenxơ, là các đối tượng tính toán được xác định một phần mà cuối cùng tạo ra một giá trị.

Features: 

• Trực quan đồ thị tính toán tốt hơn
• Giảm lỗi từ 50 đến 60 phần trăm trong học máy thần kinh
• Tính toán song song để thực thi các mô hình phức tạp
• Quản lý thư viện liền mạch được hỗ trợ bởi Google
• Cập nhật nhanh hơn và các bản phát hành mới thường xuyên để cung cấp cho bạn các tính năng mới nhất & NBSP;

TensorFlow đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng sau:

• Nhận dạng lời nói và hình ảnh & nbsp;
• Ứng dụng dựa trên văn bản & NBSP;
• Phân tích chuỗi thời gian
• Phát hiện video

2. Scipy

Scipy (Python khoa học) là một thư viện Python miễn phí và nguồn mở khác cho khoa học dữ liệu được sử dụng rộng rãi cho các tính toán cấp cao. Scipy có khoảng 19.000 bình luận về GitHub và một cộng đồng tích cực gồm khoảng 600 người đóng góp. Nó được sử dụng rộng rãi cho các tính toán khoa học và kỹ thuật, bởi vì nó mở rộng Numpy và cung cấp nhiều thói quen thân thiện với người dùng và hiệu quả cho các tính toán khoa học.

Features:

• Bộ sưu tập các thuật toán và chức năng được xây dựng trên phần mở rộng của Python
• Các lệnh cấp cao để thao tác và trực quan hóa dữ liệu
• Xử lý hình ảnh đa chiều với mô hình con NDimage Scipy
• Bao gồm các hàm tích hợp để giải các phương trình vi phân

Applications:

• Hoạt động hình ảnh đa chiều
• Giải phương trình vi phân và biến đổi Fourier
• Thuật toán tối ưu hóa
• Đại số tuyến tính

3. Numpy

Numpy (Python số) là gói cơ bản để tính toán số trong Python; Nó chứa một đối tượng mảng N chiều mạnh mẽ. Nó có khoảng 18.000 bình luận về GitHub và một cộng đồng tích cực gồm 700 người đóng góp. Nó có một gói xử lý mảng có mục đích chung, cung cấp các đối tượng đa chiều hiệu suất cao được gọi là mảng và công cụ để làm việc với chúng. Numpy cũng giải quyết vấn đề chậm chạp một phần bằng cách cung cấp các mảng đa chiều này cũng như cung cấp các chức năng và toán tử hoạt động hiệu quả trên các mảng này. & NBSP;

Features:

• Cung cấp các chức năng nhanh chóng, được biên dịch trước cho các thói quen số
• Điện toán định hướng mảng để có hiệu quả tốt hơn
• Hỗ trợ một cách tiếp cận hướng đối tượng
• Tính toán nhỏ gọn và nhanh hơn với vector hóa

Applications:

• Được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu & nbsp;
• Tạo ra mảng N chiều mạnh mẽ
• Hình thành cơ sở của các thư viện khác, chẳng hạn như Scipy và Scikit-learn
• Thay thế MATLAB khi được sử dụng với SCIPY và matplotlib

4. Gandas

Pandas (phân tích dữ liệu Python) là phải trong vòng đời khoa học dữ liệu. Đây là thư viện Python phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất cho khoa học dữ liệu, cùng với sự numpy trong matplotlib. Với khoảng 17,00 bình luận về GitHub và một cộng đồng tích cực gồm 1.200 người đóng góp, nó được sử dụng rất nhiều để phân tích dữ liệu và làm sạch. Pandas cung cấp các cấu trúc dữ liệu nhanh, linh hoạt, chẳng hạn như CD khung dữ liệu, được thiết kế để hoạt động với dữ liệu có cấu trúc rất dễ dàng và trực giác. & NBSP;

Cũng đọc: Phân tích dữ liệu là gì: Phương pháp, quy trình và loại được giải thích

Features:

• Cú pháp hùng hồn và các chức năng phong phú cho phép bạn tự do đối phó với dữ liệu bị thiếu
• Cho phép bạn tạo chức năng của riêng mình và chạy nó qua một loạt dữ liệu
• Trừu tượng cấp cao
• Chứa các cấu trúc dữ liệu cấp cao và các công cụ thao tác

Applications: 

• Dữ liệu chung gây tranh cãi và làm sạch dữ liệu
• ETL (Trích xuất, Transform, Load) Công việc để chuyển đổi dữ liệu và lưu trữ dữ liệu, vì nó có hỗ trợ tuyệt vời để tải các tệp CSV vào định dạng khung dữ liệu của nó
• Được sử dụng trong một loạt các lĩnh vực học thuật và thương mại, bao gồm thống kê, tài chính và khoa học thần kinh & nbsp;
• Chức năng dành riêng cho chuỗi thời gian, chẳng hạn như tạo phạm vi ngày, cửa sổ di chuyển, hồi quy tuyến tính và thay đổi ngày.

Học sinh Python cũng học

Khoa học dữ liệu | Học máy | Tableau | Phân tích dữ liệu | Số liệu thống kê

JavaScript | Excel | Học sâu | Trí tuệ nhân tạo

5. Matplotlib

Matplotlib có hình ảnh trực quan mạnh mẽ nhưng đẹp đẽ. Nó có một thư viện âm mưu cho Python với khoảng 26.000 bình luận về GitHub và một cộng đồng rất sôi động với khoảng 700 người đóng góp. Do các biểu đồ và sơ đồ mà nó tạo ra, nó được sử dụng rộng rãi để trực quan hóa dữ liệu. Nó cũng cung cấp một API hướng đối tượng, có thể được sử dụng để nhúng các lô đó vào các ứng dụng. & NBSP;

Features:

• Có thể sử dụng làm thay thế MATLAB, với lợi thế là nguồn miễn phí và mở & nbsp;
• Hỗ trợ hàng chục loại phụ trợ và loại đầu ra, có nghĩa là bạn có thể sử dụng nó bất kể hệ điều hành nào mà bạn sử dụng hoặc định dạng đầu ra bạn muốn sử dụng
• Bản thân gấu trúc có thể được sử dụng làm giấy gói xung quanh API MATLAB để lái MATLAB như một chất tẩy rửa
• Tiêu thụ bộ nhớ thấp và hành vi thời gian chạy tốt hơn

Applications:

• Phân tích tương quan của các biến
• Trực quan hóa khoảng tin cậy 95 phần trăm của các mô hình
• Phát hiện ngoại lệ bằng cách sử dụng một lô phân tán, v.v.
• Trực quan hóa việc phân phối dữ liệu để đạt được những hiểu biết tức thì

Cũng đọc: Khám phá con đường học tập khoa học dữ liệu

Xây dựng sự nghiệp của bạn trong phân tích dữ liệu với chương trình Master của nhà phân tích dữ liệu của chúng tôi! Bao gồm các chủ đề cốt lõi và các khái niệm quan trọng để giúp bạn bắt đầu đúng cách!

6. Keras

Tương tự như Tensorflow, Keras là một thư viện phổ biến khác được sử dụng rộng rãi cho các mô -đun mạng lưới học tập sâu và thần kinh. Keras hỗ trợ cả hai phụ trợ Tensorflow và Theano, vì vậy đó là một lựa chọn tốt nếu bạn không muốn đi sâu vào các chi tiết của Tensorflow.

Cũng đọc: Keras vs Tensorflow vs Pytorch

Features:

• Keras cung cấp một bộ dữ liệu được dán nhãn lớn có thể được sử dụng để nhập trực tiếp và tải.
• Nó chứa các lớp và tham số được triển khai khác nhau có thể được sử dụng để xây dựng, cấu hình, đào tạo và đánh giá các mạng lưới thần kinh

Applications:

• Một trong những ứng dụng quan trọng nhất của Keras là các mô hình học tập sâu có sẵn với các trọng lượng trước khi được xử lý. Bạn có thể sử dụng các mô hình này trực tiếp để đưa ra dự đoán hoặc trích xuất các tính năng của nó mà không cần tạo hoặc đào tạo mô hình mới của riêng bạn.

7. Scikit-learn

Tiếp theo trong danh sách các thư viện Python hàng đầu cho khoa học dữ liệu xuất hiện Scikit-Learn, một thư viện máy học cung cấp hầu hết tất cả các thuật toán học máy bạn có thể cần. Scikit-learn được thiết kế để được nội suy vào Numpy và Scipy.

Applications:

• phân nhóm
• phân loại
• hồi quy
• Lựa chọn mô hình
• Giảm kích thước

8. Pytorch

Tiếp theo trong danh sách các thư viện Python hàng đầu cho khoa học dữ liệu là Pytorch, đây là gói điện toán khoa học dựa trên Python sử dụng sức mạnh của các đơn vị xử lý đồ họa. Pytorch là một trong những nền tảng nghiên cứu học tập sâu được ưu tiên nhất được xây dựng để cung cấp tính linh hoạt và tốc độ tối đa.

Applications:

• Pytorch nổi tiếng vì cung cấp hai trong số các tính năng cấp cao nhất
• Tenor tính toán với hỗ trợ gia tốc GPU mạnh
• Xây dựng mạng lưới thần kinh sâu trên hệ thống AutoGrad dựa trên băng

9. Scrapy

Các thư viện Python được biết đến tiếp theo cho khoa học dữ liệu là phế liệu. Scrapy isone của các khung thu thập thông thường, nhanh chóng, nguồn mở nguồn mở được viết bằng Python. Nó thường được sử dụng để trích xuất dữ liệu từ trang web với sự trợ giúp của các bộ chọn dựa trên XPath.

Applications:

• Scrapy giúp xây dựng các chương trình thu thập dữ liệu (bot nhện) có thể lấy dữ liệu có cấu trúc từ web
• Scrappy cũng được sử dụng để thu thập dữ liệu từ API và tuân theo nguyên tắc ‘Đừng lặp lại bản thân trong thiết kế giao diện của nó, ảnh hưởng đến người dùng để viết các mã phổ quát có thể được sử dụng lại để xây dựng và mở rộng các trình thu thập dữ liệu lớn.

10. Đẹp

BeautifulSoup - Thư viện Python tiếp theo cho Khoa học dữ liệu. Đây là một thư viện Python phổ biến khác thường được biết đến với việc thu thập dữ liệu và thu thập dữ liệu trên web. Người dùng có thể thu thập dữ liệu mà có sẵn trên một số trang web mà không cần CSV hoặc API thích hợp và BeautifulSoup có thể giúp họ cạo nó và sắp xếp nó thành định dạng cần thiết.

Mong muốn chuyển sang lĩnh vực lập trình? Tham gia khóa đào tạo & nbsp; Python và bắt đầu sự nghiệp của bạn như một lập trình viên Python chuyên nghiệp.

Trở thành một python pro

Ngoài 10 thư viện Python hàng đầu cho khoa học dữ liệu, có nhiều thư viện Python hữu ích khác xứng đáng được xem xét. Và như một bước tiếp theo, nếu bạn quan tâm đến việc học và làm chủ khoa học dữ liệu với Python, hãy tham gia Khoa học dữ liệu Simpliearn, với khóa học chứng nhận Python. Hãy khám phá câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu thường gặp, và mở khóa sự nghiệp của bạn với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu!