Pustaka Python Terbaik untuk Ilmuwan Data

Artikel ini menyebutkan dan menjelaskan beberapa pustaka python terbaik untuk ilmuwan Data dan tim pembelajaran mesin.

Python adalah bahasa ideal yang terkenal digunakan di dua bidang ini terutama untuk perpustakaan yang ditawarkannya.

Ini karena aplikasi library Python seperti input/output data I/O dan analisis data, di antara operasi manipulasi data lainnya yang digunakan ilmuwan data dan pakar pembelajaran mesin untuk menangani dan mengeksplorasi data.

Pustaka Python, apa itu?

Pustaka Python adalah koleksi ekstensif modul bawaan yang berisi kode yang telah dikompilasi sebelumnya, termasuk kelas dan metode, menghilangkan kebutuhan pengembang untuk mengimplementasikan kode dari awal.

Pentingnya Python dalam Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin

Python memiliki perpustakaan terbaik untuk digunakan oleh pakar pembelajaran Mesin dan Ilmu Data.

Sintaksnya mudah, sehingga membuatnya efisien untuk mengimplementasikan algoritme pembelajaran mesin yang kompleks. Selain itu, sintaks sederhana memperpendek kurva belajar dan membuat pemahaman lebih mudah.

Python mendukung pengembangan prototipe yang cepat dan pengujian aplikasi yang lancar juga.

Komunitas besar Python berguna bagi ilmuwan data untuk segera mencari solusi atas pertanyaan mereka saat dibutuhkan.

Seberapa berguna perpustakaan Python?

Pustaka Python berperan penting dalam membuat aplikasi dan model dalam pembelajaran mesin dan ilmu data.

Pustaka ini sangat membantu pengembang dengan penggunaan kembali kode. Oleh karena itu, Anda dapat mengimpor pustaka relevan yang mengimplementasikan fitur tertentu dalam program Anda selain menemukan kembali roda.

Pustaka Python yang digunakan dalam Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data

Pakar Ilmu Data merekomendasikan berbagai perpustakaan Python yang harus diketahui oleh para penggemar ilmu data. Bergantung pada relevansinya dalam aplikasi, para pakar Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data menerapkan pustaka Python berbeda yang dikategorikan ke dalam pustaka untuk menerapkan model, menambang dan menggores data, pemrosesan data, dan visualisasi data.

Artikel ini mengidentifikasi beberapa pustaka Python yang umum digunakan dalam Ilmu Data dan Pembelajaran mesin.

Mari kita lihat mereka sekarang.

lumpuh

Pustaka Numpy Python, juga Kode Python Numerik secara penuh, dibangun dengan kode C yang dioptimalkan dengan baik. Ilmuwan Data lebih menyukainya karena perhitungan matematisnya yang mendalam dan perhitungan ilmiahnya.

Fitur

  • Numpy memiliki sintaks tingkat tinggi yang memudahkan programmer dengan pengalaman.
  • Kinerja perpustakaan relatif tinggi karena kode C yang dioptimalkan dengan baik yang membuatnya.
  • Ini memiliki alat komputasi numerik, termasuk kemampuan transformasi Fourier, Aljabar Linier, dan Generator Angka Acak.
  • Ini adalah open source, sehingga memungkinkan banyak kontribusi oleh pengembang lain.
  •   Cara Screen Record di iPhone

    Numpy hadir dengan fitur lengkap lainnya seperti vektorisasi operasi matematika, pengindeksan, dan konsep kunci dalam mengimplementasikan array dan matriks.

    Panda

    Pandas adalah perpustakaan terkenal dalam Pembelajaran Mesin yang menyediakan struktur data tingkat tinggi dan banyak alat untuk menganalisis kumpulan data besar dengan mudah dan efektif. Dengan sedikit perintah, library ini dapat menerjemahkan operasi kompleks dengan data.

    Banyak metode bawaan yang dapat mengelompokkan, mengindeks, mengambil, membagi, merestrukturisasi data, dan memfilter kumpulan sebelum memasukkannya ke dalam tabel tunggal dan multidimensi; membuat perpustakaan ini.

    Fitur utama perpustakaan Panda

  • Panda membuat pelabelan data ke dalam tabel menjadi mudah dan secara otomatis menyelaraskan dan mengindeks data.
  • Itu dapat dengan cepat memuat dan menyimpan format data seperti JSON dan CSV.
  • Ini sangat efisien untuk fungsionalitas analisis data yang baik dan fleksibilitas yang tinggi.

    Matplotlib

    Pustaka Python grafis Matplotlib 2D dapat dengan mudah menangani data dari berbagai sumber. Visualisasi yang dibuatnya bersifat statis, animasi, dan interaktif yang dapat diperbesar oleh pengguna, sehingga membuatnya efisien untuk visualisasi dan pembuatan bagan. Ini juga memungkinkan penyesuaian tata letak dan gaya visual.

    Dokumentasinya adalah open source dan menawarkan koleksi mendalam alat yang diperlukan untuk implementasi.

    Matplotlib mengimpor kelas pembantu untuk mengimplementasikan tahun, bulan, hari, dan minggu, membuatnya efisien untuk memanipulasi data deret waktu.

    Scikit-belajar

    Jika Anda mempertimbangkan perpustakaan untuk membantu Anda bekerja dengan data yang kompleks, Scikit-learn harus menjadi perpustakaan ideal Anda. Pakar pembelajaran mesin banyak menggunakan Scikit-learn. Pustaka dikaitkan dengan pustaka lain seperti NumPy, SciPy, dan matplotlib. Ini menawarkan algoritma pembelajaran terawasi dan tidak terawasi yang dapat digunakan untuk aplikasi produksi.

    Fitur perpustakaan Scikit-belajar Python

  • Mengidentifikasi kategori objek, misalnya, menggunakan algoritme seperti SVM dan hutan acak dalam aplikasi seperti pengenalan gambar.
  • Prediksi atribut bernilai kontinu suatu objek dikaitkan dengan tugas yang disebut regresi.
  • Ekstraksi fitur.
  • Pengurangan dimensi adalah di mana Anda mengurangi jumlah variabel acak yang dipertimbangkan.
  • Pengelompokan objek serupa ke dalam set.
  • Pustaka Scikit-learn efisien dalam ekstraksi fitur dari kumpulan data teks dan gambar. Selain itu, dimungkinkan untuk memeriksa keakuratan model yang diawasi pada data yang tidak terlihat. Banyaknya algoritme yang tersedia memungkinkan penambangan data dan tugas pembelajaran mesin lainnya.

    SciPy

    SciPy (Scientific Python Code) adalah perpustakaan pembelajaran mesin yang menyediakan modul yang diterapkan pada fungsi dan algoritma matematika yang dapat diterapkan secara luas. Algoritmanya memecahkan persamaan aljabar, interpolasi, optimasi, statistik, dan integrasi.

      Cara mengunduh dan mengatur gambar Ubuntu Desktop VMware

    Fitur utamanya adalah ekstensi ke NumPy, yang menambahkan alat untuk menyelesaikan fungsi matematika dan menyediakan struktur data seperti matriks jarang.

    SciPy menggunakan perintah dan kelas tingkat tinggi untuk memanipulasi dan memvisualisasikan data. Pemrosesan data dan sistem prototipe membuatnya menjadi alat yang lebih efektif.

    Selain itu, sintaks tingkat tinggi SciPy memudahkan programmer dari tingkat pengalaman apa pun untuk menggunakannya.

    Satu-satunya kelemahan SciPy adalah satu-satunya fokus pada objek numerik dan algoritma; oleh karena itu tidak dapat menawarkan fungsi plot apa pun.

    PyTorch

    Pustaka pembelajaran mesin yang beragam ini secara efisien mengimplementasikan komputasi tensor dengan akselerasi GPU, membuat grafik komputasi dinamis dan penghitungan gradien otomatis. Pustaka Torch, pustaka pembelajaran mesin sumber terbuka yang dikembangkan di C, membangun pustaka PyTorch.

    Fitur utama meliputi:

  • Penyediaan pengembangan tanpa gesekan dan penskalaan yang mulus karena dukungannya yang baik pada platform cloud utama.
  • Ekosistem alat dan pustaka yang kuat mendukung pengembangan visi komputer dan area lain seperti Natural Language Processing (NLP).
  • Ini memberikan transisi yang mulus antara mode bersemangat dan grafik menggunakan Torch Script saat menggunakan TorchServe untuk mempercepat jalurnya ke produksi.
  • Backend terdistribusi Torch memungkinkan pelatihan terdistribusi dan optimalisasi kinerja dalam penelitian dan produksi.
  • Anda dapat menggunakan PyTorch dalam mengembangkan aplikasi NLP.

    Keras

    Keras adalah perpustakaan Python pembelajaran mesin sumber terbuka yang digunakan untuk bereksperimen dengan jaringan saraf yang dalam.

    Ini terkenal karena menawarkan utilitas yang mendukung tugas-tugas seperti kompilasi model dan visualisasi grafik, antara lain. Ini menerapkan Tensorflow untuk backendnya. Atau, Anda dapat menggunakan Theano atau jaringan saraf seperti CNTK di backend. Infrastruktur backend ini membantunya membuat grafik komputasi yang digunakan untuk mengimplementasikan operasi.

    Fitur Utama perpustakaan

  • Ini dapat berjalan secara efisien di Central Processing Unit dan Graphical Processing Unit.
  • Debugging lebih mudah dengan Keras karena didasarkan pada Python.
  • Keras bersifat modular, sehingga membuatnya ekspresif dan mudah beradaptasi.
  • Anda dapat menyebarkan Keras di mana saja dengan langsung mengekspor modulnya ke JavaScript untuk menjalankannya di browser.
  • Aplikasi Keras termasuk blok bangunan jaringan saraf seperti lapisan dan tujuan, di antara alat-alat lain yang memfasilitasi bekerja dengan gambar dan data teks.

    Yg keturunan dr laut

    Seaborn adalah alat lain yang berharga dalam visualisasi data statistik.

    Antarmuka canggihnya dapat mengimplementasikan gambar grafik statistik yang menarik dan informatif.

    Plotly

    Plotly adalah alat visualisasi berbasis web 3D yang dibangun di perpustakaan Plotly JS. Ini memiliki dukungan luas untuk berbagai jenis bagan seperti bagan garis, plot sebar, dan grafik mini jenis kotak.

    Aplikasinya termasuk membuat visualisasi data berbasis web di notebook Jupyter.

    Plotly cocok untuk visualisasi karena dapat menunjukkan outlier atau kelainan pada grafik dengan alat hover-nya. Anda juga dapat menyesuaikan grafik agar sesuai dengan preferensi Anda.

      Cara Memperbaiki "Terjadi Kesalahan Saat Membaca Menulis Ke iPhone" Di iTunes

    Pada kelemahan Plotly, dokumentasinya sudah usang; oleh karena itu, menggunakannya sebagai panduan bisa jadi sulit bagi pengguna. Selain itu, ia memiliki banyak alat yang harus dipelajari pengguna. Mungkin sulit untuk melacak semuanya.

    Fitur perpustakaan Plotly Python

  • Bagan 3D yang tersedia memungkinkan banyak titik interaksi.
  • Ini memiliki sintaks yang disederhanakan.
  • Anda dapat menjaga privasi kode Anda saat Anda masih membagikan poin Anda.
  • SederhanaITK

    SimpleITK adalah perpustakaan analisis gambar yang menawarkan antarmuka ke Insight Toolkit (ITK). Ini didasarkan pada C++ dan open-source.

    Fitur perpustakaan SimpleITK

  • File gambarnya mendukung I/O dan dapat mengonversi hingga 20 format file gambar seperti JPG, PNG, dan DICOM.
  • Ini menyediakan banyak filter alur kerja segmentasi gambar, termasuk Otsu, set level, dan daerah aliran sungai.
  • Ini menafsirkan gambar sebagai objek spasial daripada array piksel.
  • Antarmuka yang disederhanakan tersedia dalam berbagai bahasa pemrograman seperti R, C#, C++, Java, dan Python.

    model statistik

    Statsmodel memperkirakan model statistik, mengimplementasikan uji statistik dan mengeksplorasi data statistik menggunakan kelas dan fungsi.

    Menentukan model menggunakan rumus gaya-R, larik NumPy, dan bingkai data Pandas.

    kasar

    Paket sumber terbuka ini adalah alat yang disukai untuk mengambil (mengikis) dan merayapi data dari situs web. Ini tidak sinkron dan, oleh karena itu, relatif cepat. Scrapy memiliki arsitektur dan fitur yang membuatnya efisien.

    Di sisi kontra, pemasangannya berbeda untuk Sistem Operasi yang berbeda. Selain itu, Anda tidak dapat menggunakannya di situs web yang dibangun di atas JS. Juga, itu hanya dapat bekerja dengan Python 2.7 atau versi yang lebih baru.

    Pakar Ilmu Data menerapkannya dalam penambangan data dan pengujian otomatis.

    Fitur

  • Itu dapat mengekspor feed dalam JSON, CSV, dan XML dan menyimpannya di beberapa backend.
  • Ini memiliki fungsi bawaan untuk mengumpulkan dan mengekstrak data dari sumber HTML/XML.
  • Anda dapat menggunakan API yang terdefinisi dengan baik untuk memperluas Scrapy.
  • Bantal

    Pillow adalah library pencitraan Python yang memanipulasi dan memproses gambar.

    Itu menambah fitur pemrosesan gambar juru bahasa Python, mendukung berbagai format file, dan menawarkan representasi internal yang sangat baik.

    Data yang disimpan dalam format file dasar dapat dengan mudah diakses berkat Pillow.

    Penutup

    Itu meringkas eksplorasi kami tentang beberapa perpustakaan Python terbaik untuk ilmuwan data dan pakar pembelajaran mesin.

    Seperti yang ditunjukkan artikel ini, Python memiliki paket pembelajaran mesin dan ilmu data yang lebih berguna. Python memiliki perpustakaan lain yang dapat Anda terapkan di area lain.

    Anda mungkin ingin tahu tentang beberapa buku catatan ilmu data terbaik.

    Selamat belajar!