Python je postao najčešće korišćen programski jezik u današnje vreme i prvi izbor za rešavanje zadatka iz oblasti nauke o podacima. Python je odličan izbor kako za amaterske tako i za stručnjake zahvaljujući svojoj jednostavnosti u učenju. Neki od razloga koji čine Python tako popularnim za nauku o podacima su to što je otvorenog koda, objektno orijentisan i visokoperformantan jezik.
Ali najveća prednost Pythona za nauku o podacima je veliki izbor biblioteka koje mogu pomoći programerima da reše različite probleme. Pogledajmo 10 najboljih Python biblioteka za nauku o podacima:
TensorFlow
Na vrhu naše liste 10 najboljih Python biblioteka za nauku o podacima je TensorFlow, razvijen od strane Google Brain tima. TensorFlow je odličan izbor kako za početnike tako i za profesionalce, i nudi širok spektar fleksibilnih alata, biblioteka i resursa zajednice.
Biblioteka je usmerena na visokoperformantne numeričke proračune i ima oko 35.000 komentara i zajednicu od preko 1.500 saradnika. Njene primene se koriste u različitim naučnim oblastima, a njen okvir postavlja osnovu za definisanje i izvršavanje izračunavanja koja uključuju tenzore, delimično definisane računarske objekte koji na kraju proizvode vrednost.
TensorFlow je posebno koristan za zadatke kao što su prepoznavanje govora i slika, tekstualne aplikacije, analiza vremenskih serija i detekcija video zapisa.
Evo nekih od glavnih karakteristika TensorFlow-a za nauku o podacima:
- Smanjuje greške za 50 do 60 posto u neuronskom mašinskom učenju
- Odlično upravljanje bibliotekama
- Fleksibilna arhitektura i okvir
- Radi na različitim računarskim platformama
SciPy
Još jedna vrhunska Python biblioteka za nauku o podacima je SciPy, besplatna i otvorenog koda Python biblioteka koja se koristi za izvođenje proračuna visokog nivoa. Poput TensorFlow-a, SciPy ima veliku i aktivnu zajednicu sa stotinama saradnika. SciPy je posebno koristan za naučne i tehničke proračune i pruža različite jednostavne za korišćenje i efikasne rutine za naučne proračune.
SciPy se temelji na Numpy-u i uključuje sve funkcije, pretvarajući ih u korisne, naučne alate. SciPy odlično obavlja nauče i tehničke proračune nad velikim skupovima podataka i često se koristi za višedimenzionalne obrade slika, algoritme optimizacije i linearnu algebru.
Evo nekih od glavnih karakteristika SciPy-a za nauku o podacima:
- Naredbe visokog nivoa za manipulaciju i vizualizaciju podataka
- Ugrađene funkcije za rešavanje diferencijalnih jednačina
- Obrada višedimenzionalnih slika
- Računanje velikih skupova podataka
Pandas
Još jedna od najčešće korišćenih Python biblioteka za nauku o podacima je Pandas, koja pruža alate za manipulaciju i analizu podataka. Biblioteka sadrži sopstvene moćne strukture podataka za manipulaciju numeričkim tabelama i analizu vremenskih serija.
Dve najvažnije funkcionalnosti Pandas biblioteke su Series i DataFrames, koje su brzi i efikasni načini za upravljanje i istraživanje podataka. Ove strukture efikasno predstavljaju podatke i omogućavaju manipulaciju na različite načine.
Neke od glavnih primena Pandas biblioteke uključuju opšte obrade podataka i čišćenje podataka, statistiku, finansije, generisanje vremenskih intervala, linearnu regresiju i još mnogo toga.
Evo nekih od glavnih karakteristika Pandas biblioteke za nauku o podacima:
- Kreirajte sopstvenu funkciju i primenite je na serije podataka
- Apstrakcija visokog nivoa
- Strukture visokog nivoa i alati za manipulaciju
- Spajanje/povezivanje skupova podataka
NumPy
NumPy je Python biblioteka koja se bez problema koristi za obradu velikih višedimenzionalnih nizova i matrica. Koristi veliki set matematičkih funkcija visokog nivoa, što je čini posebno korisnom za efikasna osnovna naučna izračunavanja.
NumPy je paket opšte namene za obradu nizova koji pruža visokoperformantne nizove i alate. On rešava neefikasnost pružajući višedimenzionalne nizove, funkcije i operatore koji efikasno rade sa njima.
Ova Python biblioteka se često koristi za analizu podataka, kreiranje moćnih višedimenzionalnih nizova i služi kao osnova za druge biblioteke poput SciPy-a i scikit-learn-a.
Evo nekih od glavnih karakteristika NumPy biblioteke za nauku o podacima:
- Brze, prekompilirane funkcije za numeričke rutine
- Podržava objektno orijentisan pristup
- Orijentisana na rad sa nizovima za efikasnije računanje
- Čišćenje i manipulacija podacima
Matplotlib
Matplotlib je biblioteka za crtanje grafika u Pythonu koja ima zajednicu sa preko 700 saradnika. Ona omogućava generisanje grafova i dijagrama koji se mogu koristiti za vizualizaciju podataka, kao i objektno orijentisani API za uključivanje dijagrama u aplikacije.
Jedan od najpopularnijih izbora za nauku o podacima, Matplotlib ima različite primene. Može se koristiti za analizu korelacije između varijabli, vizualizaciju intervala poverenja modela i distribuciju podataka radi sticanja uvida, kao i za otkrivanje izuzetaka pomoću rasporednog dijagrama.
Evo nekih od glavnih karakteristika Matplotlib biblioteke za nauku o podacima:
- Može biti zamena za MATLAB
- Besplatna i otvorenog koda
- Podržava desetine backenda i tipova izlaza
- Niski zahtevi za memorijom
Scikit-learn
Scikit-learn je još jedna sjajna Python biblioteka za nauku o podacima. Ova biblioteka mašinskog učenja pruža različite korisne algoritme za mašinsko učenje i dizajnirana je da se integriše sa SciPy i NumPy bibliotekama.
Scikit-learn uključuje algoritme kao što su gradientno pojačavanje, DBSCAN, slučajne šume u okviru metoda klasifikacije, regresije, klasterovanja i mašine sa vektorima podrške.
Ova Python biblioteka se često koristi za primene kao što su klasterovanje, klasifikacija, izbor modela, regresija i redukcija dimenzionalnosti.
Evo nekih od glavnih karakteristika Scikit-learn biblioteke za nauku o podacima:
- Klasifikacija i modeliranje podataka
- Predprocesiranje podataka
- Izbor modela
- Algoritmi za mašinsko učenje od početka do kraja
Keras
Keras je izuzetno popularna Python biblioteka koja se često koristi za duboko učenje i modulima neuronskih mreža, slično kao TensorFlow. Biblioteka podržava TensorFlow i Theano backende, što je čini odličnim izborom za one koji ne žele previše da se bave TensorFlow-om.
Ova otvorena biblioteka pruža sve alate potrebne za konstrukciju modela, analizu skupova podataka i vizualizaciju grafova. Takođe uključuje unapred obeležene skupove podataka koji se mogu direktno uvesti i učitati. Keras biblioteka je modularna, proširiva i fleksibilna, što je čini korisnički prijateljskom opcijom za početnike. Pored toga, nudi i jedan od najširih raspona tipova podataka.
Keras se često traži zbog dubokih modela za duboko učenje koji dolaze sa prethodno obučenim težinama, a mogu se koristiti za pravljenje predikcija ili izvlačenje karakteristika bez potrebe za kreiranjem ili obukom sopstvenog modela.
Evo nekih od glavnih karakteristika Keras biblioteke za nauku o podacima:
- Razvoj neuronskih slojeva
- Grupisanje podataka
- Aktivacione i troškovne funkcije
- Modeli dubokog učenja i mašinskog učenja
Scrapy
Scrapy je jedna od najpoznatijih Python biblioteka za nauku o podacima. Ovaj brzi i otvorenog koda okvir za pretraživanje veba često se koristi za ekstrakciju podataka sa veb stranica uz pomoć selektora baziranih na XPath-u.
Ova biblioteka ima širok spektar primena, uključujući izgradnju programa za pretraživanje koji prikupljaju strukturirane podatke sa veba. Takođe se koristi za prikupljanje podataka putem API-ja i omogućava korisnicima da pišu univerzalne kodove koji se mogu ponovno koristiti za izgradnju i skaliranje velikih pretraživača.
Evo nekih od glavnih karakteristika Scrapy biblioteke za nauku o podacima:
- Lagan i otvorenog koda
- Robustna biblioteka za pretraživanje veba
- Izvlačenje podataka sa veb stranica uz pomoć selektora baziranih na XPath-u
- Ugrađena podrška
PyTorch
Približavajući se kraju naše liste je PyTorch, još jedna vrhunska Python biblioteka za nauku o podacima. Ova Python bazirana paket za naučno računanje oslanja se na snagu grafičkih procesorskih jedinica (GPU) i često se bira kao platforma za istraživanje dubokog učenja sa maksimalnom fleksibilnošću i brzinom.
Kreiran od strane Facebook-ovog tima za istraživanje veštačke inteligencije 2016. godine, najbolje karakteristike PyTorch-a uključuju visoku brzinu izvršavanja, koju postiže čak i pri obradi teških grafova. On je izuzetno fleksibilan, sposoban za rad na pojednostavljenim procesorima ili centralnim procesorima (CPU) i grafičkim procesorskim jedinicama (GPU).
Evo nekih od glavnih karakteristika PyTorch-a za nauku o podacima:
- Kontrola nad skupovima podataka
- Visoka fleksibilnost i brzina
- Razvoj modela dubokog učenja
- Statistička distribucija i operacije
BeautifulSoup
Završavajući našu listu od 10 najboljih Python biblioteka za nauku o podacima je BeautifulSoup, koji se najčešće koristi za pretraživanje veba i sakupljanje podataka. Sa BeautifulSoup-om, korisnici mogu sakupljati podatke dostupne na veb stranicama bez pravilnog CSV ili API-ja. Istovremeno, ova Python biblioteka pomaže pri sakupljanju podataka i njihovom organizovanju u željenom formatu.
BeautifulSoup takođe ima uspostavljenu zajednicu za podršku i sveobuhvatnu dokumentaciju koja omogućava jednostavno učenje.
Evo nekih od glavnih karakteristika BeautifulSoup biblioteke za nauku o podacima:
- Podrška zajednice
- Pretraživanje veba i sakupljanje podataka
- Jednostavna za korišćenje
- Sakupljanje podataka bez pravilnog CSV ili API-ja
