Топ-10 Python библиотек для Data Science

Обзор 10 ключевых Python-библиотек для Data Science: Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, SciPy, Statsmodels, Plotly, Seaborn и Gradio.

Олег Борисенков

, отредактировано

Изучающий data science сталкивается с огромным разнообразием возможностей. Я хочу поделиться с вами своим топом Python библиотек, которые широко используются в data science.

Эта статья — часть нашего полного путеводителя по Python. Эта статья — часть нашего полного путеводителя по Python.

1. Pandas

Вы наверняка слышали, что от 70 до 80 процентов работы дата-сайентиста это исследование и подготовка данных.

Pandas в первую очередь применяется для анализа данных, это одна из самых популярных библиотек. Она предоставляет множество полезных инструментов для сбора, очистки и моделирования данных. С Pandas вы можете загружать, подготавливать, анализировать и манипулировать любыми индексированными данными. Библиотеки для машинного обучения также используют датафреймы из Pandas в качестве входных данных.

Где учить

2. NumPy

Главное преимущество NumPy — поддержка n-размерных массивов. Эти многомерные массивы в 50 раз надёжнее списков в Python. Благодаря им, NumPy очень любят дата-сайентисты.

NumPy часто используют другие библиотеки типа TensorFlow, для внутренних вычислений с тензорами. Библиотека предлагает быстрые универсальные функции для рутинных вычислений, которые сложно делать вручную. NumPy использует функции оптимизированные для работы с многомерными массивами, скорость работы которых сравнима с MATLAB.

Где учить

3. Scikit-learn

Scikit-learn, это возможно самая важная библиотека для машинного обучения на Python. После очистки и манипуляций с данными с помощью Pandas и NumPy, приходит время для Scikit-learn.

Есть много причин использовать Scikit-learn. Например, для создания нескольких типов моделей машинного обучения, с поддержкой множества алгоритмов. Если вы хотите разработать алгоритм логистической регрессии — используйте Scikit-learn. Если хотите реализовать SVM — опять Scikit-learn. Он подходит для создания пайплайнов МО, предобработки данных и задач, которые требуют специализированных алгоритмов ML.

Где учить

4. Gradio

Gradio позволяет создавать и разворачивать веб-приложения для машинного обучения и ИИ менее чем за пять минут. Позволяет создавать интуитивный UI для ваших Python функций.

Основные плюсы Gradio:

Простота использования: вы можете создать интерфейс в несколько строк кода.
Компоненты пользовательского интерфейса: в Gradio есть встроенные компоненты пользовательского интерфейса для текста, изображений, видео, трёхмерных объектов и т.д.
Обмен: при запуске вы можете поделиться своим пользовательским интерфейсом с помощью URL-адреса.

Где учить

Официальная документация

5. TensorFlow

TensorFlow — это одна из самых популярных Python библиотек для создания нейронных сетей. Она использует многомерные массивы данных также известные как тензоры (именно они дали название фреймворку), которые делают её мощным инструментом для обработки и анализа данных.

Благодаря своей многопоточной природе, он может одновременно тренировать несколько нейронных сетей и создавать высокоэффективные системы глубокого обучения. Кроме того, он легко масштабируется при работе на нескольких GPU.

Где учить

6. Keras

Keras в основном применяют для создания моделей глубокого обучения и нейронных сетей. Он предлагает удобный высокоуровневый API для TensorFlow, что упрощает разработку нейронных сетей в несколько строк кода.

Где учить

7. SciPy

Отличительная черта этой библиотеки — функции, которые полезны в математике и других науках. Например: статистические функции, функции для оптимизации, обработки сигналов, линейной алгебры.

SciPy строится на основе массивов NumPy.
SciPy предоставляет множество дружелюбных и эффективных численных процедур.
SciPy организована в подпакеты, охватывающие различные научные вычислительные домены.

8. Statsmodels

Statsmodels это отличная библиотека для хардкорной статистики. Она вобрала в себя графические возможности и функции из Matplotlib. Является продолжением библиотеки Scipy, предоставляя дополнительные статистические функции и данные.

Библиотека используется для создания статистических моделей типа линейной регрессии, и проведения статистических тестов.

Где учить

Официальная документация

9. Plotly

Plotly это мощный, легкий в использовании инструмент для создания визуализаций, который позволяет с ними взаимодействовать. Plotly позволяет строить графики, диаграммы и другие визуализации, а также их настраивать.

Наряду с Plotly существует Dash, который позволяет создавать динамические дэшборды, используя визуализации Plotly. Dash написан поверх Flask, React.js, и Plotly.js. Его можно использовать для построения очень сложных дэшбордов.

Подробнее о визуализации данных с помощью Plotly и Dash.

Где учить

10. Seaborn

Seaborn — это эффективная Python библиотека для создания различных визуализаций в Data Science, использующая Matplotlib. Seaborn специально разработан для работы с датафреймами и массивами, содержащими наборы данных.

Одна из основных её особенностей это визуализация данных, которая позволяет увидеть корреляцию там, где она была не очевидна ранее. Seaborn требует меньше кода, чем Matplotlib.

Благодаря кастомизируемым темам и высокоуровневым интерфейсам вы можете получать настолько качественные и репрезентативные визуализации, что их можно публиковать в научных работах.

Где учить?

Ещё полезные библиотеки за пределами DS — в нашей подборке. Ещё полезные библиотеки за пределами DS — в нашей подборке.