Python став основною мовою для наук про дані, і на це є вагомі причини. Завдяки широкій екосистемі бібліотек ви можете безперешкодно переходити від базової маніпуляції з даними до складного машинного навчання та візуалізації.
У цьому посібнику ми розглянемо 128 необхідних бібліотек Python, які повинен знати кожен майбутній науковець з даних. Незалежно від того, чи ви новачок, чи досвідчений професіонал, ці бібліотеки піднімуть ваші навички в обробці даних на новий рівень.
створено leonardo ai
Чому Python для наук про дані? 🤔
Простота, читабельність і гнучкість Python роблять його улюбленцем серед науковців з даних. Ось чому:
- Широка бібліотека: Від обробки даних до глибокого навчання — є бібліотека для кожного завдання.
- Підтримка спільноти: Велика спільнота забезпечує регулярні оновлення та безліч ресурсів.
- Інтеграція: Добре працює з іншими інструментами, такими як R, SQL та хмарні платформи.
Велика четвірка: Обов'язкові бібліотеки для кожного науковця з даних 🏆
1. NumPy
Основна бібліотека для числових обчислень у Python, NumPy підтримує масиви, матриці та безліч математичних функцій.
python
Copy code
import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3])
print(array.mean())
2. pandas
Чудова для маніпуляції та аналізу даних, pandas вводить структуру даних DataFrame для організованих даних.
python
Copy code
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.head())
3. Matplotlib
Основна бібліотека для створення статичних, анімованих та інтерактивних візуалізацій.
python
Copy code
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.show()
4.
Scikit-learn
Надійна бібліотека для машинного навчання, яка пропонує інструменти для класифікації, регресії та кластеризації.
python
Copy code
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
Маніпуляція та очищення даних 🧹
- OpenPyXL: Для читання та запису файлів Excel.
- Pyjanitor: Додає можливості очищення даних до pandas.
- Dask: Обробляє великі набори даних, що не вміщуються в пам'яті.
Візуалізація даних 📊
- Seaborn: Спрощує складні візуалізації за допомогою високорівневих функцій.
- Plotly: Інтерактивні графіки для вебу та презентацій.
- Bokeh: Чудово підходить для панелей моніторингу та стрімінгових даних.
Великі дані та розподілені обчислення 🌐
- PySpark: Python API для Apache Spark.
- Dask: Масштабує операції схожі на pandas для більших наборів даних.
- Vaex: Обробляє DataFrame поза пам'яттю для великих наборів даних.
Машинне навчання 🤖
- TensorFlow: Популярний фреймворк для глибокого навчання.
- Keras: Спрощує побудову нейронних мереж.
- XGBoost: Extreme Gradient Boosting для відмінної продуктивності.
- LightGBM: Швидке та ефективне градієнтне бустинґування.
Обробка природної мови (NLP) 🗣️
- NLTK: Класична бібліотека для обробки текстів.
- spaCy: Промисловий рівень обробки природної мови з попередньо навченими моделями.
- Transformers: Сучасні моделі, такі як BERT та GPT.
Аналіз часових рядів 📈
- Statsmodels: Для статистичного моделювання та аналізу часових рядів.
- Prophet: Бібліотека прогнозування від Facebook.
- PyFlux: Моделювання ймовірнісних часових рядів.
Глибоке навчання 🧠
- PyTorch: Гнучкий та інтуїтивно зрозумілий фреймворк для глибокого навчання.
- FastAI: Побудований на PyTorch, спрощує глибоке навчання.
- MXNet: Масштабований та ефективний для задач глибокого навчання.
Інженерія даних 🏗️
- Airflow: Для автоматизації робочих процесів.
- Luigi: Інший інструмент оркестрації робочих процесів.
- Great Expectations: Забезпечує якість даних та їх валідацію.
Геопросторова аналітика 🗺️
- Geopandas: Розширює pandas для геопросторових даних.
- Shapely: Для геометричних об'єктів та операцій.
- Fiona: Обробляє формати даних ГІС.
Розгортання моделей 🚀
- Flask: Легковажний веб-фреймворк для розгортання моделей.
- FastAPI: Сучасний, швидкий та простий у використанні фреймворк для API.
- Streamlit: Швидко створюйте інтерактивні веб-додатки для моделей.
Чому ці бібліотеки важливі 💡
Кожна бібліотека — це частина пазла науки про дані. Разом вони формують потужний інструментарій, здатний вирішити будь-яку задачу — від очищення неструктурованих даних до розгортання сучасних моделей машинного навчання.
Як опанувати ці бібліотеки 🧗
- Почніть з малого: Розпочніть з pandas та NumPy для побудови міцної основи.
- Практичні проекти: Використовуйте бібліотеки, як Seaborn та Matplotlib, для візуалізації реальних даних.
- Приєднуйтесь до спільнот: Беріть участь у форумах, таких як Stack Overflow або Kaggle, для практичного досвіду.
- Будьте в курсі новинок: Слідкуйте за блогами та репозиторіями на GitHub для останніх оновлень.
Заключні думки 🌟
Екосистема бібліотек Python велика, але не бійтеся цього. Почніть з основ і поступово досліджуйте спеціалізовані бібліотеки, коли ваші проекти цього вимагатимуть. Шлях від новачка до професіонала викладений практикою та наполегливістю.
Тож, що вам заважає? Використовуйте ці бібліотеки Python сьогодні.
Перекладено з: From Novice to Ninja: 128 Python Libraries for Data Science Success 🐍📊