Thư viện python cho khoa học dữ liệu

Blog này bao gồm 6 thư viện Python nổi tiếng dành cho khoa học dữ liệu, dễ sử dụng, có nhiều tài liệu và có thể thực hiện tính toán nhanh hơn

Nhà khoa học dữ liệu là công việc hấp dẫn nhất của thế kỷ 21, nhưng một nhà khoa học dữ liệu không có dữ liệu là gì? . Có rất nhiều người đủ tiêu chuẩn cho các công việc liên quan đến dữ liệu. Là người mới bắt đầu, bạn có thể muốn dấn thân vào lĩnh vực khoa học dữ liệu không ngừng phát triển

Tuy nhiên, Python là một ngôn ngữ lập trình có thể dễ dàng học. Đôi khi, mã giả của bạn có thể được chuyển đổi trực tiếp thành mã Python

Python ngày càng được sử dụng nhiều hơn trong các nhiệm vụ liên quan đến khoa học dữ liệu và đang trở thành tiêu chuẩn thực tế vì nó dễ học, dễ gỡ lỗi, có cơ sở người dùng phong phú, hướng đối tượng và dễ diễn giải. Tuy nhiên, bạn có thể bị lạc trong sự phức tạp và tinh tế của nhiều gói chuyên biệt có sẵn

Đừng băn khoăn, vì chúng tôi đã bảo vệ bạn

Bạn có thể muốn tìm hiểu về nhiều thư viện trong số này, nhưng có một số thư viện thường được sử dụng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu do tính linh hoạt và dễ sử dụng của chúng

MẸO CHUYÊN NGHIỆP. Tham gia khóa học Python cho khoa học dữ liệu của chúng tôi ngay hôm nay để nâng cao bộ kỹ năng khoa học dữ liệu của bạn

Trong blog này, chúng ta sẽ xem xét 6 thư viện python được sử dụng phổ biến nhất cho khoa học dữ liệu

NumPy

Có thể là việc tạo các vectơ và mảng, thực hiện một số phép nhân ma trận hoặc thực hiện phân tách giá trị số ít, NumPy là một thư viện dựa trên đại số tuyến tính cung cấp một lượng lớn các quy trình toán học theo ý của bạn. NumPy là một thư viện xử lý các vectơ, ma trận và cung cấp các thao tác nhanh. Nó cung cấp các chức năng khác nhau như lập chỉ mục và phát sóng mảng, tiêu thụ ít bộ nhớ hơn và thuận tiện

Đằng sau mui xe, nó sử dụng nhiều thuật toán tối ưu hóa để tăng tốc các hoạt động thường chậm như phép nhân ma trận. Phát sóng tự động xử lý các kích thước mảng khác nhau và làm cho cuộc sống trở nên rất thuận tiện, cuối cùng khiến nó trở thành một trong những thư viện Python nổi tiếng nhất cho khoa học dữ liệu

gấu trúc

Xử lý dữ liệu phức tạp, lập chỉ mục vào dữ liệu, làm sạch và xử lý các giá trị null, hợp nhất và nối các bộ dữ liệu, Pandas là một thư viện python vừa dễ dàng vừa trực quan. Vì nó được xây dựng trên NumPy nên nó có thể thực hiện các tác vụ mà nếu không sẽ mất rất nhiều thời gian. Thông thường, bằng cách sử dụng chức năng gốc của Python, việc lặp lại hàng nghìn bộ dữ liệu để thực hiện một số xử lý trước trở nên khó khăn, nhưng bằng cách sử dụng trình bao bọc của Pandas, các tác vụ này có thể được thực hiện trong thời gian ngắn hơn đáng kể

Hơn nữa, Pandas được sử dụng rộng rãi để phân tích dữ liệu và xem xét các số liệu thống kê tóm tắt và suy luận một số mẫu từ dữ liệu, có thể giúp trả lời hoặc xác thực các giả định và giả thuyết của chúng tôi

SciKit-Tìm hiểu

Nếu bạn muốn đào tạo các mô hình máy học phức tạp hoặc có một tập hợp các mô hình máy học khác nhau với giao diện trực quan và dễ sử dụng, thì Scikit-learning chính là người bạn của bạn. Điểm hay của Scikit-learning là nó cung cấp một giao diện tương tự cho mọi thuật toán học máy, giúp thư viện trở nên rất trực quan để sử dụng và có thể dễ dàng mở rộng các thuật toán học hiện tại bằng cách sử dụng các hàm chi phí tùy chỉnh và thuật toán tối ưu hóa

Thư viện cũng cung cấp nhiều thuật toán tối ưu hóa khác nhau để điều chỉnh các siêu tham số của mô hình. Do đó, Scikit-learning vẫn là một trong những thư viện máy học phổ biến nhất dành cho Python

máy ảnh

Học máy và học sâu đã trở nên vô cùng phổ biến trong những ngày gần đây do sức mạnh tính toán ngày càng tăng và đó là lý do tại sao bạn thấy các mô hình phức tạp đang được phát triển và Keras là một thư viện Python dành cho khoa học dữ liệu để thực hiện điều đó. Keras là một thư viện máy học dựa trên đồ thị tĩnh. Một trong những đặc điểm khác biệt là biểu đồ tính toán của mạng, sau khi được hình thành, sẽ được cố định và sẽ không bị thay đổi trong thời gian chạy, điều đó có nghĩa là các biến sẽ bị khóa trong thời gian chạy, làm cho các mô hình rất hiệu quả

Hơn nữa, giao diện lập trình ứng dụng Keras có tính trừu tượng cao, giúp Keras rất dễ sử dụng khi bạn đã hiểu rõ về Python. Nó được sử dụng để xây dựng các mô hình học máy tùy chỉnh và được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng học máy cho mục đích nghiên cứu và triển khai

khoa học viễn tưởng

Kiểm tra xem giả định của bạn có hợp lệ hay không để đưa ra quyết định cơ bản về vòng đời của sản phẩm là một nhiệm vụ quan trọng. Vì SciPy được viết bằng nhiều ngôn ngữ cấp thấp khác nhau như C, C++ và Fortran, tốc độ tăng lên là rất lớn so với một thư viện được viết bằng ngôn ngữ cấp cao. Hơn nữa, Scipy mở rộng chức năng của NumPy bằng cách cung cấp quyền truy cập vào các cấu trúc có thể được sử dụng để lưu trữ dữ liệu thưa thớt theo cách được tối ưu hóa cao và thực hiện các tính toán trên đó

Bản chất nguồn mở của Scipy cho phép mọi người xem mã nguồn, tìm lỗi hoặc tối ưu hóa các thuật toán số hơn nữa. Do đó, SciPy vẫn là một trong những thư viện phổ biến nhất cho các tác vụ thống kê

PyTorch

PyTorch là một thư viện máy học dựa trên biểu đồ động do Facebook phát triển để hỗ trợ mục đích triển khai và phát triển mô hình của họ. Các biến, bao gồm các lớp, có thể được thay đổi trong quá trình lặp lại, giúp mạng thần kinh dễ dàng gỡ lỗi hơn và mang lại sự linh hoạt hơn. Ngoài ra, đối với những người có quyền truy cập vào GPU, thư viện này cung cấp một cờ đơn giản đáng kể để chuyển đổi giữa GPU và CPU, điều này giúp cuộc sống của các lập trình viên trở nên cực kỳ dễ dàng bằng cách làm cho mã có thể di chuyển được

Thư viện Python nào được sử dụng cho khoa học dữ liệu?

NumPy có phải là thư viện khoa học dữ liệu không?

IDE Python nào là tốt nhất cho khoa học dữ liệu?

Có bao nhiêu thư viện trong khoa học dữ liệu bằng cách sử dụng Python?