Возможно, вы уже знаете, что Python — это язык программирования, который позволяет работать быстро и более эффективно интегрировать системы. Кроме того, Python — это язык общего назначения и это означает, что на нём можно создавать самые разные приложения, от веб-разработки с использованием Djangoએ или Flaskએ до науки о данных с использованием таких замечательных библиотек, как Scipyએ, Scikit-Learnએ, Tensorflowએ и многих других. Здесь мы обсудим 9 библиотек:
- Pandas;
- Matplotlib;
- Numpy;
- Scipy;
- Sci-kit Learn;
- Theano;
- PyTorch;
- TensorFlow;
- Keras.
Итак, начнем с первой, с Pandas.
Pandas — это мощный набор инструментов Python для анализа данных, обеспечивающий высокопроизводительную, простую в использовании библиотеку, гибкие и выразительные структуры данных, призванные сделать работу с «реляционными» или «помеченными» данными простой и интуитивно понятной. В основном он нацелен на то, чтобы использоваться, на уровне строительного блока на гибком языке, типа Python для практического анализа данных из реального мира.
Вот некоторые основные особенности Pandas:
- Простая обработка отсутствующих данных (None и null в Python и в большинстве других языков программирования) как NaN во всех структурах данных.
- Столбцы можно легко вставлять и удалять из фрейма данных.
- Интуитивное слияние и объединение наборов данных.
- Умение читать базы данных SQL.
- Гибкое изменение формы и поворота наборов данных.
- Простое преобразование данных в структурах данных Python и Numpy в объекты типа DataFrame
Обязательно убедитесь в это самостоятельно!
Для получения дополнительной информации вот .
Matplotlib — это библиотека для построения графиков, которая создает рисунки в различных форматах печатных копий и в интерактивных средах на разных платформах. Matplotlib можно использовать в различных местах, в скриптах Python, оболочке IPythonએ, серверах веб-приложений, записных книжках jupyterએ и в различных инструментах графического интерфейса пользователя.
Для простого построения графика модуль pyplot предоставляет интерфейс, подобный MATLABએ, особенно в сочетании с IPython. Опытный пользователь имеет полный контроль над стилями линий, свойствами шрифтов, свойствами осей и т.д. через объектно-ориентированный интерфейс или через набор функций, знакомых пользователям MATLABએ.
Посетите официальный и официальный .
Numpy считается одной из самых популярных научных вычислительных библиотек в Python. Он обеспечивает:
- Мощный N-мерный массив объектов.
- Легко использовать. Фактически, он упрощает сложные математические реализации.
- Популярный, широко используемый, поэтому много открытого исходного кода.
- Помимо научных исследований, его также можно использовать как эффективный многомерный контейнер общих данных, что позволяет ему быстро интегрироваться с базами данных самых известных форматов.
Кроме того, Numpy предоставляет интерфейс, который можно использовать для преобразования изображений, звуков и других двоичных необработанных потоков в виде массива действительных чисел в N-мерном пространстве.
Посетите .
Scipy — это программное обеспечение с открытым исходным кодом для математики, естественных наук и инженерии. Он включает модули статистики, оптимизации, интеграции, линейной алгебры, обработки сигналов и изображений и многое другое.
Scipy связан с Numpy, который обеспечивает удобные и быстрые манипуляции с N-мерными массивами.
В scipy хорошо тем, что хорошо документирован, посмотрите официальный и .
Scikit-learn (sklearn) — это бесплатная библиотека для машинного обучения. Это модуль Python, построенный на основе Scipy. Первоначально проект был запущен в 2007 году Дэвидом Курнапо как проект Google Summer of Code, и с тех пор многие добровольцы внесли в него свой вклад.
Scikit-learn был создан с точки зрения разработки программного обеспечения. Его основной дизайн API основан на простоте использования, мощности и гибкости. Эта надежность делает его идеальным для использования в любом проекте машинного обучения, особенно, для новичков в Python. В основном он обеспечивает:
- Простые и эффективные инструменты для интеллектуального анализа данных, машинного обучения и анализа данных.
- Доступный для всех и многоразовый.
- Открытый источник, коммерческое использование под .
Обязательно зайдите на их официальный и в .
Theano — библиотека Python, которая позволяет вам эффективно определять, оптимизировать и оценивать математические выражения, включающие многомерные массивы. Это ключевая библиотека глубокого обучения. Вот некоторые особенности Theano:
- Оптимизация скорости и стабильности.
- Прозрачное использование графических процессоров.
- Тесная интеграция с Numpy.
Генерация динамического кода C. Взгляните на и .
PyTorch — среда машинного обучения с открытым исходным кодом, которая ускоряет путь от исследовательского прототипа до производственного развертывания.
Это пакет Python, который имеет две функции высокого уровня. а именно:
- Тензорные вычисления (например, Numpy) с GPUએ.
- Глубокие нейронные сети, построенные на ленточной автоградиентной системе.
Посетите их и для получения дополнительной информации.
TensorFlow — программная библиотека с открытым исходным кодом для численных вычислений с использованием графов потоков данных. Узлы графа представляют математические операции, а ребра представляют многомерные массивы данных, которые называются тензорами, которые текут между ними. Такая гибкая архитектура позволяет развертывать вычисления на одном или нескольких CPUએ или [GPU]] (распределенных).
Наиболее надежными функциями tenorflow являются:
- Простая визуализация (с использованием Tensorboard) каждой части графика, использование которой недоступно в Numpy или Scikit-Learn.
- Легко обучается как на CPU, так и на GPU для распределенных вычислений. Первоначально был разработан Google, поэтому и очень популярен среди инженеров машинного/глубокого обучения.
- TensorFlow теперь имеет TensorFlow.js, который представляет собой библиотеку JavaScript для обучения и развертывания моделей в браузере и на Node.js. Он также имеет , легкую библиотеку для развертывания моделей на мобильных и встроенных устройствах.
Посетите и для получения дополнительной информации.
Keras — API высокого уровня для нейронных сетей, написанный на Python и способный работать поверх Tensorflow, CNTK или Theano. Он был разработан с целью обеспечить возможность быстрого экспериментирования с глубокими нейронными сетями, чтобы иметь возможность перейти от идеи к результату с минимально возможными издержками.
Основные особенности Keras:
- Он удобен в использовании и подходит для новичков в области глубокого обучения. Фактически, он предоставляет простой и последовательный интерфейс, оптимизированный для распространенных случаев примениния.
- Модульный и составной.
- Вы можете написать собственные строительные блоки для выражения новых идей для исследований, таких как создание новых слоев, функций потерь и разработка современных моделей.
В TensorFlow 2.0, Keras теперь является частью TensorFlow, и вы можете буквально использовать Keras в TensorFlow, и вам не нужно его устанавливать, вы можете импортировать его в код Python следующим образом:
from tensorflow.keras.layers import Dense
Посетите и для получения дополнительной информации.
Заключение
Итак, чтобы подвести итог для вас, как для новичка, вам нужно начать с Scikit-Learn как библиотеки машинного обучения, а затем знать ее строительные блоки, а именно SciPy, Numpy, Pandas и Matplotlib.
Однако, если вы энтузиаст глубокого обучения, вам обязательно следует начать с API высокого уровня Keras, поскольку он предоставляет довольно простой дружественный интерфейс для начинающих и официальный API высокого уровня для TensorFlow. Theano и PyTorch также являются отличным кандидатом для вас, на самом деле они широко используются как в академической среде, так и в промышленности.
Наконец, если вы хотите изучить машинное обучение, настоятельно рекомендую вам пройти обучение основам машинного обучения на образовательном направлении , удачи!
Использованы материалы
9 лучших библиотек Python для специалистов по данным и инженеров по машинному обучению, опубликовано К ВВ, лицензия — Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International.
Респект и уважуха
