Python erfreut sich aufgrund seiner leicht verst\u00e4ndlichen Syntax und vielseitigen Bibliotheken gr\u00f6\u00dfter Beliebtheit. Vor diesem Hintergrund ist es nicht \u00fcberraschend, Python-Tools f\u00fcr die Datenwissenschaft zu verwenden. Datenwissenschaftler haben keinen leichten Job. Sie m\u00fcssen unz\u00e4hlige komplexe Ideen verstehen und vorhandene Daten aufpolieren, um sie interpretieren zu k\u00f6nnen.<\/p>\n
Zur Vereinfachung gibt es Python-Tools, die verschiedene Bibliotheken zur Bew\u00e4ltigung solch m\u00fchsamer Aufgaben enthalten. Datenwissenschaftler m\u00fcssen beispielsweise gro\u00dfe 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 n\u00fctzlich sind. <\/p>\n
Es gibt zu viele Bibliotheken in Python, um sie aufzuz\u00e4hlen, 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 zun\u00e4chst die 10 besten und wichtigsten Python-Tools f\u00fcr die Datenwissenschaft an.<\/p>\n
Numerisches Python, auch bekannt als bet\u00e4uben<\/a>ist eine der f\u00fchrenden Open-Source-Python-Bibliotheken, die f\u00fcr die umfangreiche numerische Berechnung von Daten verwendet wird. Das Numpy-Paket enth\u00e4lt ein Objekt zum gleichzeitigen Arbeiten mit Arrays bis zur Gr\u00f6\u00dfe N, was bedeutet, dass die Datenmenge, die mit Numpy berechnet werden kann, unendlich und zug\u00e4nglich ist. Dar\u00fcber hinaus deckt das Tool auch eine Vielzahl von Rechenfunktionen ab, die es f\u00fcr Datenwissenschaftler noch attraktiver machen.<\/p>\n Wichtige Spezifikationen<\/b><\/p>\n Datenrahmen sind Datentabellen, in denen jede Spalte Informationen zu verschiedenen Feldern enth\u00e4lt und jede Zeile mehrere Datens\u00e4tze umfasst. Vaex<\/a> ist zweifellos die beste DataFrame-Bibliothek in Python und eines der wesentlichen Python-Tools f\u00fcr die Datenwissenschaft. Es ist au\u00dferdem sehr effizient, Ressourcen zu schonen und sie nur bei Bedarf zu verwenden, sodass es in Situationen mit begrenztem Speicher besser geeignet ist.<\/p>\n Wichtige Spezifikationen<\/b><\/p>\n <\/b>Scikit-Learn<\/a> ist eines der besten Python-Tools, das Data Science mit maschinellem Lernen verbindet. Es handelt sich um ein Modul, das die Leistungsf\u00e4higkeit von Numpy, Scipy, Matplotlib und Cython nutzt, um Datenanalysen und andere statistische Anwendungen wie Clustering, Regression, Modellauswahl und vieles mehr durchzuf\u00fchren. Dar\u00fcber hinaus verf\u00fcgt das Tool \u00fcber nahezu alle Algorithmen des maschinellen Lernens und ist damit vielseitiger denn je.<\/p>\n Wichtige Spezifikationen<\/b><\/p>\n 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 \u00e4hnlich sind, sie k\u00f6nnen jedoch Daten in bis zu N Dimensionen speichern. Tensoren k\u00f6nnen also riesige Datenmengen speichern und einwandfrei funktionieren. Open Source TensorFlow<\/a> Das macht sich das Tool ideal zunutze und leistet ebenso wie Scikit-Learn einen hervorragenden Beitrag zur Datenwissenschaft.<\/p>\n Wichtige Spezifikationen<\/b><\/p>\n Parallele Rechenbibliotheken in Python, wie z dunkel<\/a>erm\u00f6glichen die Aufteilung gro\u00dfer Aufgaben in kleinere Aufgaben, die mithilfe von Multicore-CPUs gleichzeitig ausgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen. Es verf\u00fcgt \u00fcber mehrere APIs, die Benutzern dabei helfen k\u00f6nnen, Data-Science-Modelle auf sichere und skalierbare Weise zu nutzen. Dar\u00fcber hinaus verf\u00fcgt das Dask-Tool \u00fcber zwei Komponenten: eine zur programmierten Datenoptimierung und eine weitere f\u00fcr Array-Erweiterungen mit Schnittstellen wie NumPy oder Pandas. <\/p>\n Wichtige Spezifikationen<\/b><\/p>\n matplotlib<\/a> ist aufgrund seiner revolution\u00e4ren Leistungsf\u00e4higkeit in der Datenvisualisierung eines der unverzichtbaren Python-Tools f\u00fcr die Datenwissenschaft. Es handelt sich um die neueste Python-Bibliothek, die mit ihrem Pyplot-Modul eine Vielzahl von Zeichnungstypen unterst\u00fctzt. Es ist leicht zu erlernen und kann mit wenigen Zeilen Code grafische Modelle wie Balkendiagramme und Histogramme erstellen und unterst\u00fctzt Druckformate sowie 2D- und 3D-Plots.<\/p>\n Wichtige Spezifikationen<\/b><\/p>\n <\/b><\/a>Keras<\/a> ist eine erweiterte Python-basierte API zur einfacheren Implementierung neuronaler Netze. Tensorbezogene Berechnungen k\u00f6nnen auch durchgef\u00fchrt werden, nachdem Sie es auf Ihre eigene Weise angepasst haben. Dies ist dank der offiziellen Zusammenarbeit mit TensorFlow m\u00f6glich. Einige m\u00f6gen sich \u00fcber die Langsamkeit bei der Verwendung von Keras beschweren, aber seine Benutzerfreundlichkeit und die sanfte Lernkurve f\u00fcr angehende Datenwissenschaftler sind es, die ihm heute einen Platz auf unserer Liste einbringen.<\/p>\n Wichtige Spezifikationen<\/b><\/p>\n W\u00e4hrend Sch\u00f6ne Suppe<\/a> ist eine Python-Bibliothek, die haupts\u00e4chlich 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 f\u00fcr die Datenextraktion eignet, die f\u00fcr die Datenwissenschaft von entscheidender Bedeutung ist. Daten. Man kann ganz einfach Daten aus HTML-Codes extrahieren, was den Datenwissenschaftlern viel Zeit und M\u00fche spart. Das Tool kann auch mit Selenium f\u00fcr dynamische Datenextraktionsmethoden verwendet werden.<\/p>\n Wichtige Spezifikationen<\/b><\/p>\n\n
02. Vaex<\/b><\/h3>\n
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03. Scikit-Learn<\/b><\/h3>\n
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04. TensorFlow<\/b><\/h3>\n
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05. D\u00e4mmerung<\/b><\/h3>\n
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06. Matplotlib<\/b><\/h3>\n
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07. Keras<\/b><\/h3>\n
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08. Sch\u00f6ne Suppe<\/b><\/h3>\n
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09. Numba<\/b><\/h3>\n