Python là một ngôn ngữ lập trình thông dịch, tương tác, di động và hướng đối tượng. Ngôn ngữ có mục đích chung mã nguồn mở này chạy trên nhiều biến thể Unix, bao gồm Linux, macOS và Windows. Python có các ứng dụng trong hack, thị giác máy tính, trực quan hóa dữ liệu, Học máy 3D, người máy và là ứng dụng yêu thích của các nhà phát triển trên toàn thế giới.
Dưới đây, chúng tôi liệt kê mười thư viện Python được sử dụng phổ biến nhất cho Khoa học dữ liệu.
TenorFlow
Được phát triển bởi Google Brain Team, TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở được sử dụng cho các ứng dụng học sâu. Ban đầu được phát triển cho các phần tổng hợp số, nó cung cấp một hệ sinh thái toàn diện và linh hoạt gồm các công cụ, thư viện và tài nguyên cộng đồng, cho phép các nhà phát triển xây dựng và triển khai các ứng dụng dựa trên ML. Được phát hành lần đầu tiên vào năm 2015, nhóm Google Brain gần đây đã ra mắt phiên bản mới nhất, TensorFlow 2. 5. 0 với nhiều tính năng hơn. Nó hỗ trợ Python 3. 9.
TUYỆT VỜI
Đăng ký hàng tuần của bạn về những gì đang xảy ra trong công nghệ mới nổi
Đăng ký
Để biết thêm chi tiết bấm vào đây.
NumPy
Được phát triển bởi Travis Oliphant vào năm 2015, NumPy hoặc Numerical Python là một thư viện cơ bản cho các tính toán toán học và khoa học. Phần mềm nguồn mở có các chức năng của đại số tuyến tính, biến đổi Fourier và tính toán ma trận và chủ yếu được sử dụng cho các ứng dụng quan trọng về tốc độ và tài nguyên. NumPy nhằm mục đích cung cấp các đối tượng mảng nhanh hơn 50 lần so với danh sách Python truyền thống.
Các thư viện khoa học dữ liệu bao gồm SciPy, Matplotlib, Pandas, Scikit-Learn và Statsmodels được xây dựng trên NumPy.
Để biết thêm chi tiết bấm vào đây.
khoa học viễn tưởng
SciPy hoặc Python khoa học được sử dụng cho các vấn đề toán học, khoa học và kỹ thuật phức tạp. Nó được xây dựng trên tiện ích mở rộng NumPy và cho phép các nhà phát triển thao tác và trực quan hóa dữ liệu.
SciPy cung cấp các quy trình số hiệu quả và thân thiện với người dùng cho đại số tuyến tính, thống kê, tích hợp và tối ưu hóa. Các ứng dụng của nó bao gồm xử lý ảnh đa chiều, giải biến đổi Fourier và phương trình vi phân.
Để biết thêm chi tiết bấm vào đây.
Matplotlib
Được phát triển bởi John Hunter, Matplotlib là một trong những thư viện phổ biến nhất trong cộng đồng Python. Nó được sử dụng để tạo trực quan hóa dữ liệu tĩnh, hoạt hình và tương tác. Matplotlib cung cấp các tùy chỉnh và biểu đồ vô tận. Nó cho phép các nhà phát triển sử dụng biểu đồ để phân tán, tùy chỉnh và định cấu hình các biểu đồ. Thư viện nguồn mở cung cấp API hướng đối tượng để tích hợp các sơ đồ vào các ứng dụng
Để biết thêm chi tiết bấm vào đây.
gấu trúc
Được phát triển bởi Wes McKinney, Pandas được sử dụng để thao tác và phân tích dữ liệu. Nó cung cấp các cấu trúc dữ liệu nhanh, linh hoạt và biểu cảm, đồng thời cung cấp các tính năng như xử lý dữ liệu bị thiếu, lập chỉ mục ưa thích và căn chỉnh dữ liệu
Pandas cung cấp cấu trúc dữ liệu nhanh, linh hoạt và biểu cảm giúp các nhà phát triển làm việc với dữ liệu quan hệ và được gắn nhãn. Nó dựa trên hai cấu trúc dữ liệu chính – Sê-ri và Khung.
Để biết thêm chi tiết bấm vào đây.
máy ảnh
Thư viện phần mềm nguồn mở Keras cung cấp giao diện cho thư viện TensorFlow và cho phép thử nghiệm nhanh với các mạng thần kinh sâu. Nó được phát triển bởi Francois Chollet và được phát hành lần đầu tiên vào năm 2015.
Keras cung cấp các tiện ích để biên dịch mô hình, trực quan hóa biểu đồ và phân tích tập dữ liệu. Hơn nữa, nó cung cấp các bộ dữ liệu được dán nhãn sẵn có thể được nhập và tải trực tiếp. Nó thân thiện với người dùng, linh hoạt và phù hợp cho nghiên cứu sáng tạo.
Để biết thêm chi tiết bấm vào đây.
SciKit-Tìm hiểu
SciKit-Learn có các thuật toán phân loại, hồi quy và phân cụm, bao gồm DBSCAN, tăng cường độ dốc, máy vectơ hỗ trợ và rừng ngẫu nhiên. David Cournapeau đã xây dựng thư viện trên SciPy, NumPy và Matplotlib để xử lý các ứng dụng khai thác dữ liệu và máy học tiêu chuẩn.
SciKit-Learn là một công cụ hiệu quả để phân tích dữ liệu dự đoán
Để biết thêm chi tiết bấm vào đây.
mô hình thống kê
Statsmodels là một phần của ngăn xếp khoa học Python, hướng tới khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu và thống kê. Nó được xây dựng dựa trên NumPy và SciPy và tích hợp với Pandas để xử lý dữ liệu. Statsmodels cho phép người dùng khám phá dữ liệu, ước tính các mô hình thống kê và thực hiện các bài kiểm tra thống kê.
Để biết thêm chi tiết bấm vào đây.
âm mưu
Plotly là một nền tảng phân tích và vẽ đồ thị dựa trên web hợp tác. Đây là một trong những thư viện mạnh nhất dành cho ML, khoa học dữ liệu và các hoạt động liên quan đến AI. Plotly đã sẵn sàng xuất bản và nhập vai và được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu.
Plotly có thể dễ dàng nhập dữ liệu vào biểu đồ, cho phép các nhà phát triển dễ dàng tạo các trang trình bày và bảng điều khiển. Nó được sử dụng để phát triển các công cụ như Dash và Chart Studio.
Để biết thêm chi tiết bấm vào đây.
sinh ra biển
Seaborn là thư viện được sử dụng phổ biến nhất của Python để trực quan hóa dữ liệu thống kê, được sử dụng cho bản đồ nhiệt và trực quan hóa để tóm tắt dữ liệu và mô tả các bản phân phối. Nó dựa trên Matplotlib và có thể được sử dụng trên cả khung dữ liệu và mảng
Seaborn được sử dụng cho các biểu đồ cơ bản– biểu đồ thanh, biểu đồ đường và biểu đồ hình tròn.
Để biết thêm chi tiết bấm vào đây.
Nhiều câu chuyện AIM tuyệt vời hơn
Twitter cấm các nền tảng truyền thông xã hội khác. Liệu Musk có từ chức?
Điều gì làm cho Linux trở thành hệ thống phù hợp để phát triển AI/ML ngay cả bây giờ?
Đánh giá năm 2022. tiên tri
Điều gì đã thay đổi sau khi Akamai mua lại Linode
Xu hướng khoa học dữ liệu và AI hàng đầu cho năm 2023
Sau khi tìm hiểu sâu về hệ sinh thái khởi nghiệp Ấn Độ, Debolina hiện là Nhà báo Công nghệ. Khi không viết, người ta thấy cô ấy đọc hoặc chơi với cọ sơn và dao bảng màu. Cô ấy có thể đạt được tại debolina. biswas@analyticsindiamag. com