10 Καλύτερες Βιβλιοθήκες Python για Επιστήμη Δεδομένων

Η Python έχει αναρριχηθεί και έχει γίνει η πιο διαδεδομένη γλώσσα προγραμματισμού της εποχής μας, και είναι η πρώτη επιλογή για την αντιμετώπιση των εργασιών της επιστήμης των δεδομένων. Η Python χρησιμοποιείται από τους επιστήμονες δεδομένων κάθε μέρα, και είναι μια εξαιρετική επιλογή για τους ερασιτέχνες και τους chuyênικούς εξαιτίας της εύκολης μάθησής της. Κάποιες από τις άλλες λειτουργίες που κάνουν την Python τόσο δημοφιλή για την επιστήμη των δεδομένων είναι ότι είναι ανοικτού κώδικα, αντικειμενοστρεφής και μια γλώσσα υψηλής απόδοσης. 

Αλλά το μεγαλύτερο πλεονέκτημα της Python για την επιστήμη των δεδομένων είναι η μεγάλη ποικιλία από βιβλιοθήκες που μπορούν να βοηθήσουν τους προγραμματιστές να λύσουν eine σειρά από προβλήματα. 

Ας δούμε τις 10 καλύτερες βιβλιοθήκες Python για την επιστήμη των δεδομένων: 

1. TensorFlow

Στην κορυφή της λίστας μας με τις 10 καλύτερες βιβλιοθήκες Python για την επιστήμη των δεδομένων είναι το TensorFlow, που αναπτύχθηκε από την ομάδα Google Brain. Το TensorFlow είναι μια εξαιρετική επιλογή και για τους αρχάριους και τους επαγγελματίες, και προσφέρει μια μεγάλη ποικιλία από εύκαμπτα εργαλεία, βιβλιοθήκες και πόρους της κοινότητας. 

Η βιβλιοθήκη έχει ως στόχο τις υψηλής απόδοσης αριθμητικές υπολογισμοί, και έχει περίπου 35.000 σχόλια και μια κοινότητα από περισσότερους από 1.500 συνεισφέροντες. Οι εφαρμογές της χρησιμοποιούνται σε επιστημονικά πεδία, και το πλαίσιο της παρέχει τη βάση για τον ορισμό και την εκτέλεση υπολογισμών που αφορούν τανυστές, που είναι μερικά ορισμένα αντικείμενα υπολογισμού που τελικά παράγουν μια τιμή. 

Το TensorFlow είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για εργασίες όπως η αναγνώριση ομιλίας και εικόνων, εφαρμογές κειμένου, ανάλυση σειρών χρόνου και ανίχνευση βίντεο. 

Εδώ είναι κάποιες από τις κύριες λειτουργίες του TensorFlow για την επιστήμη των δεδομένων: 

• Μειώνει το σφάλμα κατά 50 έως 60 τοις εκατό στη νευρωνική μηχανική μάθηση
• Εξαιρετική διαχείριση βιβλιοθηκών
• Εύκαμπτη αρχιτεκτονική και πλαίσιο
• Τρέχει σε ποικιλία υπολογιστικών πλατφορμών

2. SciPy

Μια άλλη κορυφαία βιβλιοθήκη Python για την επιστήμη των δεδομένων είναι το SciPy, που είναι μια δωρεάν και ανοικτού κώδικα βιβλιοθήκη Python που χρησιμοποιείται για υψηλού επιπέδου υπολογισμούς. Όπως και το TensorFlow, το SciPy έχει μια μεγάλη και ενεργό κοινότητα που αριθμεί εκατοντάδες συνεισφέροντες. Το SciPy είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για επιστημονικούς και τεχνικούς υπολογισμούς, και παρέχει διάφορες φιλικές προς τον χρήστη και αποτελεσματικές ρουτίνες για επιστημονικούς υπολογισμούς. 

Το SciPy βασίζεται στο NumPy, και περιλαμβάνει όλες τις λειτουργίες ενώ τις μετατρέπει σε φιλικές προς τον χρήστη, επιστημονικά εργαλεία. Το SciPy είναι εξαιρετικό για την εκτέλεση επιστημονικών και τεχνικών υπολογισμών σε μεγάλες βάσεις δεδομένων, και συχνά εφαρμόζεται για πολυδιάστατες επιχειρήσεις εικόνων, αλγορίθμους βελτιστοποίησης και γραμμική άλγεβρα. 

Εδώ είναι κάποιες από τις κύριες λειτουργίες του SciPy για την επιστήμη των δεδομένων: 

• Εντολές υψηλού επιπέδου για τη διαχείριση και την οπτικοποίηση δεδομένων
• Ενσωματωμένες λειτουργίες για την επίλυση διαφορικών εξισώσεων
• Πολυδιάστατη επεξεργασία εικόνων
• Υπολογισμοί μεγάλων συνόλων δεδομένων

3. Pandas

Μια άλλη από τις πιο διαδεδομένες βιβλιοθήκες Python για την επιστήμη των δεδομένων είναι το Pandas, που παρέχει εργαλεία διαχείρισης και ανάλυσης δεδομένων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανάλυση δεδομένων. Η βιβλιοθήκη περιλαμβάνει τις δικές της ισχυρές δομές δεδομένων για την διαχείριση αριθμητικών πινάκων και την ανάλυση σειρών χρόνου. 

Δύο από τις κορυφαίες λειτουργίες της βιβλιοθήκης Pandas είναι οι Σειρές και τα DataFrames, που είναι γρήγορες και αποτελεσματικές τρόποι για τη διαχείριση και την εξέταση δεδομένων. Αυτά αντιπροσωπεύουν δεδομένα αποτελεσματικά και τα χειρίζονται με διάφορους τρόπους. 

Ορισμένες από τις κύριες εφαρμογές του Pandas περιλαμβάνουν τη γενική διαχείριση και καθαρισμό δεδομένων, στατιστική, χρηματοοικονομικά, γεννήτριας εύρους ημερομηνιών, γραμμική παλινδρόμηση και πολλά άλλα. 

Εδώ είναι κάποιες από τις κύριες λειτουργίες του Pandas για την επιστήμη των δεδομένων: 

• Δημιουργήστε τη δική σας συνάρτηση και εκτελέστε την σε μια σειρά δεδομένων
• Υψηλή αφαίρεση
• Υψηλές δομές και εργαλεία χειρισμού
• Συγχώνευση/ένωση συνόλων δεδομένων 

4. NumPy

Το NumPy είναι μια βιβλιοθήκη Python που μπορεί να χρησιμοποιηθεί άψογα για την επεξεργασία μεγάλων πολυδιάστατων πινάκων και ματριών. Χρησιμοποιεί ένα μεγάλο σύνολο υψηλού επιπέδου μαθηματικών συναρτήσεων που την καθιστούν ιδιαίτερα χρήσιμη για αποτελεσματικές θεμελιώδεις επιστημονικές υπολογισμοί. 

Το NumPy είναι ένα πακέτο επεξεργασίας πινάκων γενικής χρήσης που παρέχει υψηλής απόδοσης πίνακες και εργαλεία, και αντιμετωπίζει τη βραδύτητα παρέχοντας τους πολυδιάστατους πίνακες και τις συναρτήσεις και τους τελεστές που λειτουργούν αποτελεσματικά σε αυτούς. 

Η βιβλιοθήκη Python χρησιμοποιείται συχνά για εφαρμογές όπως η ανάλυση δεδομένων, η δημιουργία ισχυρών N-διαστάσεων πινάκων και η διαμόρφωση της βάσης άλλων βιβλιοθηκών όπως το SciPy και το scikit-learn. 

Εδώ είναι κάποιες από τις κύριες λειτουργίες του NumPy για την επιστήμη των δεδομένων: 

• Γρήγορες, προκατασκευασμένες συναρτήσεις για αριθμητικές ρουτίνες
• Υποστηρίζει αντικειμενοστρεφή προσέγγιση
• Προσανατολισμένη σε πίνακες για πιο αποτελεσματική υπολογιστική
• Καθαρισμός και χειρισμός δεδομένων

5. Matplotlib

Το Matplotlib είναι μια βιβλιοθήκη σχεδίασης για την Python που έχει μια κοινότητα από πάνω από 700 συνεισφέροντες. Παραγωγεί γραφικά και διαγράμματα που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την οπτικοποίηση δεδομένων, καθώς και ένα αντικειμενοστρεφές API για την ενσωμάτωση των διαγραμμάτων σε εφαρμογές. 

Μια από τις πιο δημοφιλείς επιλογές για την επιστήμη των δεδομένων, το Matplotlib έχει ποικίλες εφαρμογές. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση συσχετίσεων μεταβλητών, για να οπτικοποιήσει τα διαστήματα εμπιστοσύνης των μοντέλων και την κατανομή των δεδομένων για να αποκτήσει εποπτείες, και για την ανίχνευση εκκεντρικών τιμών χρησιμοποιώντας ένα διάγραμμα σκέδασης. 

Εδώ είναι κάποιες από τις κύριες λειτουργίες του Matplotlib για την επιστήμη των δεδομένων: 

• Μπορεί να είναι μια αντικατάσταση του MATLAB
• Δωρεάν και ανοικτού κώδικα
• Υποστηρίζει δεκάδες backends και τύπους εξόδου
• Χαμηλή κατανάλωση μνήμης

6. Scikit-learn

Το Scikit-learn είναι μια άλλη εξαιρετική βιβλιοθήκη Python για την επιστήμη των δεδομένων. Η βιβλιοθήκη μηχανικής μάθησης παρέχει μια ποικιλία από χρήσιμους αλγορίθμους μηχανικής μάθησης, και σχεδιάζεται για να διαμεσολαβείται στο SciPy και στο NumPy. 

Το Scikit-learn περιλαμβάνει την ενίσχυση κλίσης, το DBSCAN, τα τυχαία δάση εντός των μεθόδων ταξινόμησης, παλινδρόμησης, συστάδων και μηχανές υποστηρικτικών διανυσμάτων. 

Η βιβλιοθήκη Python χρησιμοποιείται συχνά για εφαρμογές όπως η συστάδα, η ταξινόμηση, η επιλογή μοντέλου, η παλινδρόμηση και η μείωση διαστάσεων. 

Εδώ είναι κάποιες από τις κύριες λειτουργίες του Scikit-learn για την επιστήμη των δεδομένων: 

• Ταξινόμηση και μοντελοποίηση δεδομένων
• Προεπεξεργασία δεδομένων
• Επιλογή μοντέλου
• Τελικά προς τελικά αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης 

7. Keras

Το Keras είναι μια πολύ δημοφιλής βιβλιοθήκη Python που χρησιμοποιείται συχνά για τα深λή μάθηση και τα νευρωνικά δίκτυα, παρόμοια με το TensorFlow. Η βιβλιοθήκη υποστηρίζει τόσο το TensorFlow όσο και το Theano backends, γεγονός που την καθιστά μια εξαιρετική επιλογή για εκείνους που δεν θέλουν να ασχοληθούν πολύ με το TensorFlow. 

Η ανοικτού κώδικα βιβλιοθήκη παρέχει όλα τα εργαλεία που χρειάζονται για την κατασκευή μοντέλων, την ανάλυση συνόλων δεδομένων και την οπτικοποίηση γραφικών, και περιλαμβάνει προετικετεμένα συνόλα δεδομένων που μπορούν να εισαχθούν και να φορτωθούν απευθείας. Η βιβλιοθήκη Keras είναι модουλάρ, επεκτάσιμη και ευέλικτη, καθιστώντας την μια φιλική προς τον χρήστη επιλογή για αρχάριους. Επιπλέον, προσφέρει μια από τις ευρύτερες σειρές για τύπους δεδομένων. 

Το Keras είναι συχνά αναζητούμενο για τα μοντέλα βαθιάς μάθησης που είναι διαθέσιμα με προεκπαιδευμένα βάρη, και αυτά μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να κάνουν προβλέψεις ή να εξαγάγουν τα χαρακτηριστικά τους χωρίς να δημιουργήσουν ή να εκπαιδεύσουν το δικό τους μοντέλο.

Εδώ είναι κάποιες από τις κύριες λειτουργίες του Keras για την επιστήμη των δεδομένων: 

• Ανάπτυξη νευρωνικών στρωμάτων
• Συγκέντρωση δεδομένων
• Συναρτήσεις ενεργοποίησης και κόστους
• Μοντέλα βαθιάς μάθησης και μηχανικής μάθησης

8. Scrapy

Το Scrapy είναι μια από τις πιο γνωστές βιβλιοθήκες Python για την επιστήμη των δεδομένων. Τα γρήγορα και ανοικτού κώδικα πλαίσια web crawling χρησιμοποιούνται συχνά για την εξαγωγή δεδομένων από σελίδες του ιστόχου με τη βοήθεια XPath-βασισμένων επιλογέων. 

Η βιβλιοθήκη έχει eine ευρεία περιοχή εφαρμογών, συμπεριλαμβανομένης της κατασκευής προγραμμάτων crawling που ανακτούν δομημένα δεδομένα από το web. Χρησιμοποιείται επίσης για τη συλλογή δεδομένων από APIs, και επιτρέπει στους χρήστες να γράφουν καθολικό κώδικα που μπορεί να 재χρησιμοποιηθεί για την κατασκευή και την κλιμάκωση μεγάλων crawlers. 

Εδώ είναι κάποιες από τις κύριες λειτουργίες του Scrapy για την επιστήμη των δεδομένων: 

• Ελαφριά και ανοικτού κώδικα
• Ρομπούστια βιβλιοθήκη web scraping
• Εξάγει δεδομένα από online σελίδες με XPath επιλογείς 
• Ενσωματωμένη υποστήριξη

9. PyTorch

Κοντά στο τέλος της λίστας μας είναι το PyTorch, που είναι μια άλλη κορυφαία βιβλιοθήκη Python για την επιστήμη των δεδομένων. Το πακέτο επιστημονικών υπολογισμών Python βασίζεται στην δύναμη των γραφικών επεξεργαστών, και συχνά επιλέγεται ως πλατφόρμα βαθιάς μάθησης με μέγιστη ευελιξία και ταχύτητα. 

Δημιουργημένο από την ομάδα ερευνών AI της Facebook το 2016, το PyTorch έχει ως καλύτερες λειτουργίες την υψηλή ταχύτητα εκτέλεσης, που μπορεί να επιτύχει ακόμη και όταν χειρίζεται βαριά γραφήματα. Είναι εξαιρετικά ευέλικτο, ικανό να λειτουργεί σε απλοποιημένους επεξεργαστές ή CPUs και GPUs. 

Εδώ είναι κάποιες από τις κύριες λειτουργίες του PyTorch για την επιστήμη των δεδομένων: 

• Έλεγχος συνόλων δεδομένων
• Ιδιαίτερα ευέλικτο και γρήγορο
• Ανάπτυξη μοντέλων βαθιάς μάθησης
• Στατιστική κατανομή και επιχειρήσεις

10. BeautifulSoup

Κλείνοντας την λίστα μας με τις 10 καλύτερες βιβλιοθήκες Python για την επιστήμη των δεδομένων είναι το BeautifulSoup, που χρησιμοποιείται πιο συχνά για το web crawling και το scraping δεδομένων. Με το BeautifulSoup, οι χρήστες μπορούν να συλλέξουν δεδομένα που είναι διαθέσιμα σε μια ιστοσελίδα χωρίς μια σωστή CSV ή API. Ταυτόχρονα, η βιβλιοθήκη Python βοηθά στο scraping των δεδομένων και τη διάταξή τους στο απαιτούμενο φορμά. 

Το BeautifulSoup έχει επίσης μια καθιερωμένη κοινότητα για υποστήριξη και μια πλήρη τεκμηρίωση που επιτρέπει την εύκολη μάθηση. 

Εδώ είναι κάποιες από τις κύριες λειτουργίες του BeautifulSoup για την επιστήμη των δεδομένων: 

• Υποστήριξη της κοινότητας
• Web crawling και scraping δεδομένων
• Εύκολη στη χρήση
• Συλλογή δεδομένων χωρίς σωστή CSV ή API