Сегодня Python является наиболее широко используемым языком программирования. И он не перестает удивлять своих пользователей, когда речь идет о решении как рутинных, так и более сложных задач в области Data Science. Большинство представителей этой области уже ежедневно пользуются возможностям, которые дает им программирование на Python. Ведь этот объектно-ориентированный язык с открытым исходным кодом является простым, легко отлаживаемым и высокоэффективным. Причем преимуществ у Python гораздо больше. Этот язык дополняют крутые библиотеки, которые постоянно востребованы в решении задач, стоящих перед программистами.
TensorFlow — это библиотека для высокопроизводительных численных расчетов, насчитывающая около 35 000 коммитов на GitHub и активное сообщество, состоящие примерно из 1500 участников. Она используется в различных научных областях и представляет собой структуру для определения и запуска вычислений, в которых используются тензоры. Тензоры это частично определенные вычислительные объекты, которые в конечном счете создают значение.
В видеоролике Top 5 Python Libraries For Data Science вы познакомитесь с примером распознавания рукописных цифр с помощью построения простой модели TensorFlow. Ролик вконце статьи.
NumPy (Numerical Python) является фундаментальным пакетом для численных расчетов в Python, который включает в себя мощный объект N-мерного массива. Он имеет около 18 000 коммитов на GitHub и активное сообщество из 700 участников. Numpy является универсальным пакетом обработки, который дает возможность работы с высокопроизводительными многомерными объектами, называемыми массивами, а также предоставляет сопутствующие инструменты для этого. Благодаря этим массивам, а также функциям и операторам, которые с ними работают, Numpy частично решает проблему медленной работы Python.
Из видео вы также узнаете, как создать простой массив и изменить его форму с помощью функций NumPy arange и reshape.
SciPy (Scientific Python) это другая свободная библиотека Python с открытым исходным кодом, которая широко используется в Data Science для высокоуровневых вычислений. У SciPy 19000 коммитов на GitHub и активное сообщество примерно из 600 участников. Эта библиотека широко используется для научных и технических вычислений так как она расширяет NumPy, и дает возможность пользоваться удобными и эффективными процедурами для научных расчетов.
Простую демонстрацию функций SciPy Можно посмотреть ниже в видео Top 5 Python Libraries For Data Science.
Pandas (Python data analysis) является обязательным элементом жизненного цикла Data Science. Она является наиболее популярной и широко используемой библиотекой Data Science для Python наравне с Numpy и matplotlib с 17000 коммитов на GitHub и активным сообществом из 1200 участников. Pandas широко используется для анализа и обработки данных, при этом предоставляет возможность пользоваться гибкими структурами, такими например как DataFrame, которая была спроектирована таким образом, чтобы обеспечить интуитивную и быструю работу со структурированными данными.
Пример того как создать таблицы с использованием Pandas вы можете посмотреть в нашем видео Top 5 Python Libraries For Data Science.
Matplotlib имеет мощную и при этом еще и красивую визуализацию. Она представляет собой библиотеку построения графиков для Python с 26000 коммитами на GitHub и активным сообществом примерно из 700 участников. Благодаря графикам и чертежам, которые умеет выводить Matplotlib, она широко используется для визуализации данных. Matplotlib также предоставляет объектно-ориентированный API, который можно использовать для встраивания графиков в различные приложения.
Видео Top 5 Python Libraries for Data Science демонстрирует простые примеры, которые помогут получить общее представление о возможностях Matplotlib.
Наряду с этими библиотеками специалисты Data Science также используют возможности некоторых других полезных библиотек:
Подобно TensorFlow, Keras — является еще одной популярной библиотекой, которая широко используется для модулей глубокого обучения и нейронных сетей. Keras поддерживает в качестве подчиненного приложения как TensorFlow, так и Theano, поэтому представляет собой хороший вариант, если вы не хотите погружаться в детали TensorFlow.
Scikit-learn — это библиотека машинного обучения, которая предоставляет практически все необходимые алгоритмы машинного обучения. Scikit-learn предназначен для совместной работы с NumPy и SciPy.
Seabourn — еще одна библиотека для визуализации данных. Это расширение matplotlib, предоставляющее дополнительные типы графиков.
Вот видео Simplilearn, в котором рассматриваются 5 лучших библиотек Python для Data Science, созданное экспертами в этой области.
В дополнение к пяти наиболее популярным библиотекам Python и трем другим полезным библиотекам, которые здесь обсуждались, есть много других не менее ценных библиотек для Data Science, заслуживающих вашего внимания. О них вы сможете прочитать в наших следующих статьях.
Pydantic - это мощная библиотека проверки данных и управления настройками для Python, созданная для повышения…
Python предлагает набор библиотек, удовлетворяющих различные потребности в визуализации, будь то академические исследования, бизнес-аналитика или…
В Python для представления данных в двоичной форме можно использовать байты. Из этой статьи вы…
В этой статье рассказывается о том, что такое Werkzeug и как Flask использует его для…
При работе с датами часто возникает необходимость прибавлять к дате или вычитать из нее различные…
В этом руководстве мы рассмотрим, как добавить социальную аутентификацию с помощью GitHub и Google в…