Python erfreut sich aufgrund seiner leicht verständlichen Syntax und vielseitigen Bibliotheken größter Beliebtheit. Vor diesem Hintergrund ist es nicht überraschend, Python-Tools für die Datenwissenschaft zu verwenden. Datenwissenschaftler haben keinen leichten Job. Sie müssen unzählige komplexe Ideen verstehen und vorhandene Daten aufpolieren, um sie interpretieren zu können.
Zur Vereinfachung gibt es Python-Tools, die verschiedene Bibliotheken zur Bewältigung solch mühsamer Aufgaben enthalten. Datenwissenschaftler müssen beispielsweise große Datenmengen analysieren und verschiedene Prozesse befolgen, um zu einer Schlussfolgerung zu gelangen. Das bedeutet, dass hier definitiv viele Wiederholungen im Spiel sind und Python-Tools gerade jetzt nützlich sind.
Es gibt zu viele Bibliotheken in Python, um sie aufzuzählen, daher kann man nicht erwarten, dass in einem einzelnen Python-Tool alle Bibliotheken komprimiert sind. Vielleicht wird es in Zukunft so etwas geben, aber schauen wir uns zunächst die 10 besten und wichtigsten Python-Tools für die Datenwissenschaft an.
01.NumPy
Numerisches Python, auch bekannt als betäubenist eine der führenden Open-Source-Python-Bibliotheken, die für die umfangreiche numerische Berechnung von Daten verwendet wird. Das Numpy-Paket enthält ein Objekt zum gleichzeitigen Arbeiten mit Arrays bis zur Größe N, was bedeutet, dass die Datenmenge, die mit Numpy berechnet werden kann, unendlich und zugänglich ist. Darüber hinaus deckt das Tool auch eine Vielzahl von Rechenfunktionen ab, die es für Datenwissenschaftler noch attraktiver machen.
Wichtige Spezifikationen
- Für eine bessere und bequemere Datenanalyse sind grundlegende statistische und zufällige numerische Verfahren enthalten.
- Die Durchführung umfangreicher mathematischer Operationen erfolgt in Numpy fast augenblicklich. Schwere Last bremst ihn nicht.
- Unterstützt diskrete Fourier-Transformationen, die zum Interpolieren und Bereinigen von Daten verwendet werden können.
- Einzigartige Matrizen erleichtern die Einführung der linearen Algebra, die für die Datenwissenschaft von entscheidender Bedeutung ist.
- Vektorisierte Berechnungen innerhalb N-ter-dimensionaler Arrays erleichtern das Schleifen (in C).
02. Vaex
Datenrahmen sind Datentabellen, in denen jede Spalte Informationen zu verschiedenen Feldern enthält und jede Zeile mehrere Datensätze umfasst. Vaex ist zweifellos die beste DataFrame-Bibliothek in Python und eines der wesentlichen Python-Tools für die Datenwissenschaft. Es ist außerdem sehr effizient, Ressourcen zu schonen und sie nur bei Bedarf zu verwenden, sodass es in Situationen mit begrenztem Speicher besser geeignet ist.
Wichtige Spezifikationen
- Vaex unterstützt eine verzögerte oder verzögerte Datenauswertung, was bedeutet, dass es nur mit Benutzerbefehlen funktioniert.
- Es kann jede Sekunde eine Milliarde Datenzeilen verarbeiten und ist damit das schnellste Python DataFrame-Tool.
- Grundlegende statistische Operationen wie Mittelwert, Modus, Summe, Standardabweichung usw. sind möglich.
- Sie können große Datensätze in 1D, 2D und 3D visualisieren, wodurch die Daten viel zuverlässiger interpretiert werden können.
- Es verwendet Numpy-Arrays, um Daten in Spalten zu speichern, die dem Speicher zugeordnet werden können.
03. Scikit-Learn
Scikit-Learn ist eines der besten Python-Tools, das Data Science mit maschinellem Lernen verbindet. Es handelt sich um ein Modul, das die Leistungsfähigkeit von Numpy, Scipy, Matplotlib und Cython nutzt, um Datenanalysen und andere statistische Anwendungen wie Clustering, Regression, Modellauswahl und vieles mehr durchzuführen. Darüber hinaus verfügt das Tool über nahezu alle Algorithmen des maschinellen Lernens und ist damit vielseitiger denn je.
Wichtige Spezifikationen
- Es ist vollgepackt mit Methoden, mit denen der Benutzer überprüfen kann, ob die Ergebnisse der Datenanalyse korrekt sind oder nicht.
- Es verfügt über Algorithmen zur effizienten Durchführung langer mathematischer Operationen wie Gauß-Jordan, Bayesian, Wahrscheinlichkeitsbäume usw.
- Es nutzt Methoden zur Merkmalsextraktion, um unnötige Daten aus visuellen oder schriftlichen Datensätzen zu reduzieren und so die Datenanalyseprozesse zu beschleunigen.
- Sie können diskrete Klassenbezeichnungen erstellen, um Datenkategorien zu trennen, was bei der Mustererkennung hilft.
- Transformationsfunktionen erleichtern die Manipulation von Daten und die Vorhersage zukünftiger Trends.
04. TensorFlow
Matrix ist ein allgemeiner Begriff, der sich auf Tensoren bezieht, die aus 2D-Matrizen oder Vektoren bestehen. Tensoren sind jedoch mathematische Objekte, die Matrizen sehr ähnlich sind, sie können jedoch Daten in bis zu N Dimensionen speichern. Tensoren können also riesige Datenmengen speichern und einwandfrei funktionieren. Open Source TensorFlow Das macht sich das Tool ideal zunutze und leistet ebenso wie Scikit-Learn einen hervorragenden Beitrag zur Datenwissenschaft.
Wichtige Spezifikationen
- Es unterstützt die Anzeige von Punkt-zu-Punkt-Diagrammmodellen und konzentriert sich auf Details, die dabei helfen können, Daten mit hoher Genauigkeit zu interpretieren.
- Feature-Spalten helfen dabei, Dateneingaben zu vektorisieren und zu transformieren, um Vorgänge auszuführen, die bei umfangreichen Datensätzen zu den gewünschten Ausgaben führen.
- Sie können mehrere statistische Operationen durchführen, die bei Bayes’schen Wahrscheinlichkeitsmodellen hilfreich sein können.
- Das Debuggen von Echtzeitdaten aus grafischen Modellen in einem Viewer ist in TensorFlow einfach und schnell.
- Layered Components können dazu beitragen, die numerische Datenanalyse mit Initialisierern zu optimieren, die dabei helfen, die Gradientenskalierung aufrechtzuerhalten.
05. Dämmerung
Parallele Rechenbibliotheken in Python, wie z dunkelermöglichen die Aufteilung großer Aufgaben in kleinere Aufgaben, die mithilfe von Multicore-CPUs gleichzeitig ausgeführt werden können. Es verfügt über mehrere APIs, die Benutzern dabei helfen können, Data-Science-Modelle auf sichere und skalierbare Weise zu nutzen. Darüber hinaus verfügt das Dask-Tool über zwei Komponenten: eine zur programmierten Datenoptimierung und eine weitere für Array-Erweiterungen mit Schnittstellen wie NumPy oder Pandas.
Wichtige Spezifikationen
- Nutzt NumPy und Pandas DataFrames für paralleles Rechnen bei der Ausführung schwerer Aufgaben.
- Enthält ein Dask-Bag-Objekt, das Daten für eine umfassende Datenerfassung filtert und zuordnet.
- Es läuft auf schnellen numerischen Algorithmen durch Serialisierung und minimaler Ausführungszeit und nutzt nur die notwendigen Speicherressourcen.
- Durch Herunterskalieren kann Dask bei Bedarf auch auf einem einzelnen Prozess statt auf Clustern ausgeführt werden.
- Fehler können lokal in Echtzeit behoben werden, da der IPython-Kernel dem Benutzer die Untersuchung über ein Popup-Terminal ermöglicht, das andere Vorgänge nicht stoppt.
06. Matplotlib
matplotlib ist aufgrund seiner revolutionären Leistungsfähigkeit in der Datenvisualisierung eines der unverzichtbaren Python-Tools für die Datenwissenschaft. Es handelt sich um die neueste Python-Bibliothek, die mit ihrem Pyplot-Modul eine Vielzahl von Zeichnungstypen unterstützt. Es ist leicht zu erlernen und kann mit wenigen Zeilen Code grafische Modelle wie Balkendiagramme und Histogramme erstellen und unterstützt Druckformate sowie 2D- und 3D-Plots.
Wichtige Spezifikationen
- Es kann semantisch komplexe Nebenhandlungen generieren, was zur Glättung der Daten für eine bessere Analyse beiträgt.
- Die Datenvisualisierung ist bequemer, da man die Achsen nach Belieben anpassen kann.
- Es verwendet Legenden, Markups und Beschriftungen für eine bessere Datendarstellung und verfügt über String- und Lambda-Funktionen für Markup-Formatierer.
- Das Speichern von Zahlen während der Arbeit mit dem Backend kann bei Integration mit Jupyter Notebook die Verhinderung von Datenverlusten gewährleisten.
- Es verfügt über eine von MATLAB inspirierte Schnittstelle für eine direktere Datenvisualisierung und -bearbeitung.
07. Keras
Keras ist eine erweiterte Python-basierte API zur einfacheren Implementierung neuronaler Netze. Tensorbezogene Berechnungen können auch durchgeführt werden, nachdem Sie es auf Ihre eigene Weise angepasst haben. Dies ist dank der offiziellen Zusammenarbeit mit TensorFlow möglich. Einige mögen sich über die Langsamkeit bei der Verwendung von Keras beschweren, aber seine Benutzerfreundlichkeit und die sanfte Lernkurve für angehende Datenwissenschaftler sind es, die ihm heute einen Platz auf unserer Liste einbringen.
Wichtige Spezifikationen
- Keras unterstützt eine Vielzahl neuronaler Netzwerkmodelle, die dabei helfen, Daten noch besser zu verstehen.
- Das Tool verfügt über mehrere Bereitstellungsoptionen, die die Prototyping-Zeit für Datenmodelle verkürzen.
- Aufgrund seiner Modularität und Anpassungsunterstützung kann Keras mit anderen Bibliotheken und Tools verwendet werden.
- Es kann bei der Mustererkennung hilfreich sein, wenn nach der Auswertung eines neu erstellten Modells Vorhersagen getroffen werden.
- Da Keras über ein einfaches Netzwerk verfügt, ist häufig kein Debuggen erforderlich, sodass die Ergebnisse zuverlässiger sind.
08. Schöne Suppe
Während Schöne Suppe ist eine Python-Bibliothek, die hauptsächlich zum Parsen von HTML- und XML-Dokumenten entwickelt wurde. Sie erfreut sich einer hohen Nachfrage, wenn es um Datenextraktion und Web-Crawling geht, was darauf hindeutet, dass sich das Tool perfekt für die Datenextraktion eignet, die für die Datenwissenschaft von entscheidender Bedeutung ist. Daten. Man kann ganz einfach Daten aus HTML-Codes extrahieren, was den Datenwissenschaftlern viel Zeit und Mühe spart. Das Tool kann auch mit Selenium für dynamische Datenextraktionsmethoden verwendet werden.
Wichtige Spezifikationen
- Es analysiert Webseiten wie ein Browser, sodass die Benutzeroberfläche sehr einfach zu verwenden ist.
- Schnelles Scraping von Daten in Baumstrukturen, um das Lesen und Bearbeiten der Daten zu erleichtern.
- Es kann auch Websites crawlen, was bedeutet, dass es Daten beim Scrapen indizieren kann.
- Unterstützt die Jupyter Notebook-Integration, die es Benutzern ermöglicht, Daten in großen Mengen zu speichern und in der Vorschau anzuzeigen.
- Die Analysefunktion hilft auch bei der Datenanalyse und der Identifizierung semantischer Muster.
09. Numba
Numba ist eines der schnellsten und beliebtesten Python-Tools für die Datenwissenschaft, das mit der Python-Code-Kompilierung arbeitet und arithmetische Funktionen in CPU- und GPU-Umgebungen beschleunigt. Es verwendet das LLVM-Compiler-Framework, um Module in eine lesbare Assemblersprache zu kompilieren. Die Programmierung funktioniert sehr ähnlich wie Cython, jedoch mit besseren Funktionen. Man kann schnell Prototypen von Data-Science-Projekten in reinem Python erstellen und diese fast sofort bereitstellen.
Wichtige Spezifikationen
- Die neuesten Versionen von Numba sind sehr speichereffizient und verfügen über einen GPU-Code-Reduktionsalgorithmus, der nur mit den notwendigen Ressourcen kompiliert.
- Unterstützt CUDA-beschleunigten Code und AMD ROCm API für noch schnellere Kompilierung.
- Sie können parallele Berechnungen durchführen, um kompilierte Just-In-Time-Funktionen zu optimieren.
- Numba kann mithilfe von NumPy-Arrays auch für numerische Berechnungen in NumPy integriert werden.
- Die Boundscheck-Funktion trägt dazu bei, dass numerische Arrays reibungslos funktionieren und Fehler schneller behoben werden.
10. SciPy
Er SciPy Die Bibliothek, über die wir sprechen, unterscheidet sich vom SciPy-Stack. Daher sollten die darin enthaltenen Funktionen nicht miteinander verwechselt werden. Wie NumPy kann SciPy (Scientific Python) mathematische Algorithmen lösen, was es zu einer Bereicherung für die Datenwissenschaft macht. Allerdings zeichnet sich SciPy dadurch aus, dass es aufgabenorientierter und wissenschaftsorientierter ist und sich dadurch besser für Hilfsfunktionen und Signalverarbeitung eignet.
Wichtige Spezifikationen
- Scipy enthält erweiterte Klassen und Befehle, mit denen Daten bearbeitet und visualisiert werden können, Unterpakete für Clustering-Algorithmen und mehr.
- Es kann Bilder bis zur N-ten Dimension verarbeiten, genau wie NumPy-Arrays, jedoch auf wissenschaftlichere Weise, um die Daten zu glätten.
- Sie können Fourier-Transformationen durchführen, um Daten zu interpolieren und Anomalien zu entfernen.
- Das auf Fortran basierende LAPACK-Paket kann grundlegende lineare Probleme problemlos berechnen.
- Unterstützt die NumPy-Integration, um numerische Berechnungen zu verbessern und präzise vektorisierte Schleifen durchzuführen.
Tragen
In unserer Diskussion über die besten und wichtigsten Python-Tools für die Datenwissenschaft haben wir heute nur einen Ausschnitt der vorhandenen Tools behandelt. Diese Tools sind für jeden notwendig, der in die Datenwissenschaft eintauchen und mehr über deren Funktionsweise erfahren möchte.
Wir müssen jedoch bedenken, dass die Datenwissenschaft kein kleiner Sektor ist. Es entwickelt sich weiter und fordert von der Welt immer mehr technologische Fortschritte. Vielleicht werden Sie ihr nächster Mitarbeiter, also probieren Sie diese Tools aus und erkunden Sie sie! Darüber hinaus hoffen wir, dass Sie diese Lektüre interessant fanden und würden uns über Ihr Feedback freuen. Danke schön!
