10 самых полезных библиотек Python для специалистов по данным
Как вы, ребята, знаете, Python - популярный язык, который помогает разработчикам создавать приложения для ПК, игр, мобильных устройств и других типов. Это возможно благодаря библиотекам, которых насчитывается почти 137 000 человек. Безумно правда? Более того, в этом мире, который вращается вокруг данных, где покупатели требуют релевантной информации при покупке, крупные компании или даже небольшие стартапы требуют, чтобы «специалисты по данным» получали ценную информацию путем обработки огромных наборов данных.
Результаты такого анализа направляют их при принятии критически важных решений, бизнес-операциях и различных других задачах, которые требуют ценной информации для эффективного выполнения. Теперь вы можете подумать, как специалисты данных достигают всего этого? Ответ прост, как уже упоминалось выше, они используют различные библиотеки для выполнения этих задач.
Итак, вот список из 10 самых полезных библиотек Python для специалистов по данным
Pandas
В основном она была создана как проект общественной библиотеки и выпущена примерно в 2008 году. Она предоставляет различные высокопроизводительные, простые в использовании структуры данных и операции для обработки данных в виде числовых таблиц и временных рядов. Pandas также имеет множество инструментов для чтения и записи данных между структурами данных в памяти и различными форматами файлов.
Функционал и приложения:
• Хороший синтаксис с различными функциями, который дает вам свободу даже при работе с некоторыми недостающими данными.
• Это поможет вам создать свою собственную функцию, а затем запустить ее в серии данных.
• Имеет абстракцию высокого уровня.
• Содержит высокоуровневые структуры данных и инструменты управления.
• Помогает выполнять обработку данных и очистку данных.
• Используется в различных академических областях, коммерческих областях, статистике, финансах и даже неврологии.
• Имеет специфические для временных рядов функциональные возможности, такие как создание диапазона дат, смещение даты, линейная регрессия и движущееся окно.
Документация:
https://pandas.pydata.org/docs/
NumPy
NumPy на самом деле является фундаментальным пакетом для научных численных вычислений в Python, поскольку он содержит мощный N-мерный объект массива. Он довольно популярен среди разработчиков и специалистов по обработке данных, которые знакомы с технологиями, связанными с ориентированными на данные вещами. Это универсальный пакет обработки массивов, который предоставляет высокопроизводительные многомерные объекты, называемые массивами, а также предоставляет инструменты для работы с ними.
Функционал и приложения:
• Предоставляет быстрые и предварительно скомпилированные функции для численных расчетов.
• Используется при анализе данных.
• Вычисления, ориентированные на массивы, повышают их эффективность.
• Также составляет основу других библиотек, таких как SciPy и scikit-learn.
• Поддерживает концепции объектно-ориентированного программирования (ООП).
• Выполняет компактные вычисления с векторизацией.
• Может создать мощный N-мерный массив.
Документация:
TensorFlow
Она была разработана Google для вычисления графиков потока данных с помощью мощных алгоритмов машинного обучения и удовлетворения высоких требований к работе обучающих нейронных сетей. Это библиотека с открытым исходным кодом. Ее производительность довольно высока, и она имеет гибкую архитектуру. Это также позволяет развертывать модели машинного обучения в таких местах, как облако, ваш браузер или даже ваше собственное устройство. TensorFlow доступен для Python, C API, C++, Java, JavaScript, Go, Swift и т.д.
Функционал и приложения:
• Оптимизирована по скорости и использует такие методы, как XLA, для выполнения быстрых операций линейной алгебры.
• Ее легко обучить как на CPU, так и на GPU.
• Может легко визуализировать каждую часть графика.
• Может выполнять распознавание речи и изображений.
• В нейронном машинном обучении это уменьшает ошибку на 50–60%.
• Также может выполнять обнаружение видео.
Документация:
https://www.tensorflow.org/guide
Scikit-learn
Scikit-Learn используется для выполнения задач анализа данных и интеллектуального анализа данных. Онf также имеет открытый исходный код, как TensorFlow, и находится под лицензией BSD. Кто угодно может получить к ней доступ. Она разработана на основе Numpy, Scipy и Matplotlib.
Функционал и приложения:
• Хорошо работает со сложными данными.
• Очень полезна для извлечения функций из изображений и текста.
• В ней много алгоритмов для реализации стандартных задач машинного обучения и даже интеллектуального анализа данных.
• Позволяет уменьшить размерность, выбрать модель и предварительную обработку.
• Также может выполнять кластеризацию, классификацию и регрессию.
Документация:
https://scikit-learn.org/stable/
SciPy
SciPy (Scientific Python) - еще одна бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом для науки о данных, которая в основном используется для вычислений высокого уровня. На GitHub около 19000 комментариев, около 600 участников. Широко используется для научных и технических вычислений, поскольку расширяет NumPy и предоставляет множество удобных для пользователя процедур для научных вычислений.
Функционал и приложения:
• Используется для обработки многомерных изображений.
• Может решать преобразования Фурье и дифференциальные уравнения.
• Благодаря оптимизированным алгоритмам может довольно эффективно выполнять вычисления линейной алгебры.
Документация:
Matplotlib
Matplotlib имеет различные мощные, но красивые визуализации. Это библиотека Python, используемая для построения графиков. На GitHub около 26000 комментариев, около 700 участников. Широко используется для визуализации данных благодаря создаваемым им графикам и диаграммам. Также предоставляет объектно-ориентированный API. Этот API можно использовать для встраивания созданных графиков в приложения.
Функционал и приложения:
• Предлагает множество диаграмм и настроек от гистограмм до диаграмм рассеивания.
• Полезна при выполнении исследования данных для проекта машинного обучения.
• Вы можете использовать ее независимо от того, какую операционную систему вы используете или какой формат вывода вы хотите использовать, поскольку она поддерживает различные серверные части и типы вывода.
• Может выполнять корреляционный анализ переменных.
• Имеет низкое потребление памяти и хорошее поведение во время выполнения.
Документация:
https://matplotlib.org/stable/contents.html
Seaborn
Это библиотека визуализации данных Python. Seaborn основана на Matplotlib и интегрирована со структурами данных NumPy и pandas. Предоставляет различные функции построения графиков, ориентированные на наборы данных, которые работают с фреймами данных и массивами, в которых есть целые наборы данных. Графики данных Seaborn, которые она может создавать, включают столбчатые диаграммы, круговые диаграммы, гистограммы, диаграммы рассеяния, диаграммы ошибок и т. д. Также есть множество инструментов для выбора цветовых палитр, которые используются для выявления закономерностей в данных.
Особенности и приложения:
• Обладает высокоуровневым интерфейсом.
• Может рисовать привлекательные, но информативные статистические графики.
• Выполняет необходимые функции статистического агрегирования и отображения, что позволяет пользователям создавать нужные им графики.
Документация:
https://seaborn.pydata.org/tutorial.html
Керас
Это одна из самых мощных библиотек Python. Позволяет интегрировать высокоуровневые API-интерфейсы нейронных сетей, которые выполняются поверх TensorFlow, Theano и CNTK. Была создана в основном для уменьшения проблем, возникающих при сложных исследованиях, позволяя пользователям быстрее производить вычисления. Имеет открытый исходный код. Это обеспечивает удобную среду.
Функционал и приложения:
• Позволяет быстро создавать прототипы.
• Поддерживает рекуррентные и сверточные сети по отдельности.
• Библиотека нейронной сети высокого уровня.
• Проста в использовании, но при этом мощная.
• Используя Keras, пользователи могут просто добавлять новые модули как класс или даже как функцию.
Документация:
Scrapy
Это один из самых популярных и быстрых фреймворков для веб-сканирования, написанный на Python. Имеет открытый исходный код. Scrapy в основном используется для извлечения данных с веб-страницы с помощью селекторов. Эти селекторы основаны на XPath.
Функционал и приложения:
• Может выполнять крупномасштабный веб-скрапинг.
• После извлечения и обработки данных с веб-сайтов пользователи могут сохранять их в предпочитаемом ими формате.
• Также можно использовать для сбора данных из API.
Документация:
https://docs.scrapy.org/en/latest/
BeautifulSoup
BeautifulSoup также является популярным выбором для специалистов по данным. Широко известна для сканирования Интернета и сбора данных.
Функционал и приложения:
• Выполняет извлечение веб-страниц из документов HTML и XML.
• Может автоматически определять кодировки.
• Пользователи могут перемещаться по проанализированному документу и извлекать данные с различных веб-страниц.