¿Qué Python es mejor para la ciencia de datos?

Python es el lenguaje de programación más utilizado hoy en día. Cuando se trata de resolver tareas y desafíos de ciencia de datos, Python nunca deja de sorprender a sus usuarios. La mayoría científicos de datos ya están aprovechando el poder de la programación de Python todos los días. Python es un lenguaje fácil de aprender, fácil de depurar, ampliamente utilizado, orientado a objetos, de código abierto, de alto rendimiento, y hay muchos más beneficios para la programación de Python . Python se ha construido con extraordinarias bibliotecas de Python para la ciencia de datos que los programadores utilizan todos los días para resolver problemas. Aquí están las 10 mejores bibliotecas de Python para la ciencia de datos:

Las 10 mejores bibliotecas de Python para la ciencia de los datos

TensorFlow
NumPy
SciPy
Pandas
Matplotlib
Keras
SciKit-Learn
PyTorch
Raspy
Beautiful Soup

1.TensorFlow

La primera en la lista de bibliotecas de python para ciencias de los datos es TensorFlow. TensorFlow es una biblioteca para cálculos numéricos de alto rendimiento con alrededor de 35.000 comentarios y una vibrante comunidad de alrededor de 1.500 contribuyentes. Se utiliza en diversos campos científicos. TensorFlow es básicamente un marco para definir y ejecutar cálculos que involucran tensores, que son objetos computacionales parcialmente definidos que eventualmente producen un valor.

Características:

Mejores visualizaciones de gráficos computacionales
Reduce el error en 50 a 60 por ciento en el aprendizaje de la máquina neuronal
Computación paralela para ejecutar modelos complejos
Administración de bibliotecas sin fisuras respaldada por Google
Actualizaciones más rápidas y nuevas versiones frecuentes para proporcionarle las últimas características

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2. SciPy

SciPython (Python Científico) es otra biblioteca de Python libre y de código abierto para la ciencia de datos que se utiliza ampliamente para cálculos de alto nivel. SciPy tiene alrededor de 19.000 comentarios sobre GitHub y una comunidad activa de unos 600 contribuyentes. Se utiliza ampliamente para los cálculos científicos y técnicos, ya que se extiende NumPy y proporciona muchas rutinas fáciles de usar y eficientes para los cálculos científicos.

Características:

Colección de algoritmos y funciones construidas en la extensión NumPy de Python

Aplicaciones:

3. NumPy

NumPy (Python numérico) es el paquete fundamental para el cálculo numérico en Python; contiene un poderoso objeto de matriz N-dimensional. Tiene alrededor de 18,000 comentarios sobre GitHub y una comunidad activa de 700 contribuyentes. Es un paquete de procesamiento de arrays de uso general que proporciona objetos multidimensionales de alto rendimiento llamados arrays y herramientas para trabajar con ellos. NumPy también aborda el problema de lentitud en parte al proporcionar estos arrays multidimensionales, así como proporcionar funciones y operadores que operan eficientemente en estos arrays.

Aplicaciones:

4. Pandas

Pandas (análisis de datos de Python) es una necesidad en el ciclo de vida de la ciencia de los datos. Es la biblioteca de Python más popular y ampliamente utilizada para la ciencia de los datos, junto con NumPy en matplotlib. Con alrededor de 17,00 comentarios sobre GitHub y una comunidad activa de 1.200 colaboradores, se utiliza en gran medida para el análisis de datos y la limpieza. Pandas ofrece estructuras de datos rápidas y flexibles, como los CDs de marco de datos, que están diseñados para trabajar con datos estructurados de forma muy fácil e intuitiva.

5. Matplotlib

Matplotlib tiene visualizaciones poderosas pero hermosas. Es una biblioteca de tramas para Python con alrededor de 26,000 comentarios sobre GitHub y una comunidad muy vibrante de unos 700 colaboradores. Debido a los gráficos y gráficos que produce, es ampliamente utilizado para la visualización de datos. También proporciona una API orientada a objetos, que se puede utilizar para incrustar esas parcelas en aplicaciones.

Características:

Usable como reemplazo MATLAB, con la ventaja de ser libre y de código abierto
Soporta docenas de backends y tipos de salida, lo que significa que se puede utilizar independientemente del sistema operativo que esté utilizando o el formato de salida que desee utilizar
Los propios Pandas se pueden utilizar como envoltorios alrededor de MATLAB API para conducir MATLAB como un limpiador

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6. Keras

Al igual que TensorFlow, Keras es otra biblioteca popular que se utiliza ampliamente para el aprendizaje profundo y módulos de red neuronal. Keras soporta tanto el TensorFlow como los backends de Theano, por lo que es una buena opción si no quieres sumergirte en los detalles de TensorFlow.

Características:

Keras proporciona un vasto conjunto de datos preetiquetados que se puede utilizar para importar y cargar directamente.
Contiene varias capas implementadas y parámetros que pueden ser usados para la construcción, configuración, entrenamiento y evaluación de redes neuronales.

Aplicaciones:

Una de las aplicaciones más importantes de Keras son los Modelos de aprendizaje profundo que están disponibles con sus pesas preentrenadas. Puede utilizar estos modelos directamente para hacer predicciones o extraer sus características sin crear o entrenar su propio nuevo modelo.

7. Scikit-learn

Siguiente en la lista de las bibliotecas de python superior para la ciencia de los datos viene Scikit-learn , una biblioteca de aprendizaje automático que proporciona casi todo el algoritmos de aprendizaje automático Es posible que necesites. Scikit-learn está diseñado para ser interpolado en NumPy y SciPy.

Aplicaciones:

agrupación
Clasificación
regresión
selección de modelos
reducción de la dimensión

8. PyTorch

A continuación, en la lista de las principales bibliotecas de python para la ciencia de datos está PyTorch, que es un paquete de computación científica basado en Python que utiliza el poder de las unidades de procesamiento de gráficos. PyTorch es una de las plataformas de investigación de aprendizaje profundo más comúnmente preferidas construidas para proporcionar la máxima flexibilidad y velocidad.

Aplicaciones:

PyTorch es famoso por proporcionar dos de las características más de alto nivel
Cálculos de tensores con fuerte soporte de aceleración GPU
construir redes neuronales profundas en un sistema de autogrado basado en cinta

9. Raspy

La siguiente biblioteca de python conocida para la ciencia de datos es Scrapy. Scrapy es uno de los marcos web de rastreo más populares, rápidos y de código abierto escritos en Python. Se utiliza comúnmente para extraer los datos de la página web con la ayuda de selectores basados en XPath.

Aplicaciones:

Scrapy ayuda en la construcción de programas de rastreo (bots de araña) que pueden recuperar datos estructurados de la web
Scrappy también se utiliza para recopilar datos de API y sigue un principio de ‘No Repetir Usted Mismo’ en el diseño de su interfaz, influyendo en los usuarios para escribir códigos universales que pueden ser reutilizados para construir y escalar grandes rastreadores.

10. Beautiful Soup

BeautifulSoup - la próxima biblioteca pitón para la ciencia de los datos. Esta es otra popular biblioteca de python más comúnmente conocido por el rastreo de la web y Raspado de datos . Los usuarios pueden recopilar datos que están disponibles en algún sitio web sin un CSV o API adecuado, y BeautifulSoup puede ayudarles a rasparlo y organizarlo en el formato requerido.

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Acerca del autor

Nikita Duggal es una apasionada marketer digital con una especialización en lengua y literatura inglesa, un conocedor de palabras que le encanta escribir sobre tecnologías furiosas, marketing digital y enigmas profesionales.