Как специалист по данным, вы должны уметь выполнять различные задачи, такие как сбор данных, визуализация данных, математические операции, построение моделей в машинном и глубоком обучении или использование веб-фреймворков. Для этого доступен широкий спектр библиотек, в которых слишком много предопределенных функций. Все они предназначены для того, чтобы помочь специалистам по обработке и анализу данных писать более аккуратные и короткие коды и успешно выполнять поставленные задачи. В этой статье вы познакомитесь с лучшими библиотеками Python, которые должен знать каждый специалист по данным в 2023 году. От сбора и визуализации данных до машинного обучения — эти библиотеки Python помогут вам максимально раскрыть свой потенциал в области обработки данных.

Что такое библиотеки Python?

Библиотека Python — это набор предварительно написанных пользовательских кодов Python. Библиотеку можно импортировать в скрипт Python, чтобы сделать ее проще и короче. Библиотеки могут включать функции, классы, переменные или иногда даже наборы данных. Эти библиотеки имеют широкое назначение, начиная от анализа данных и научных вычислений и заканчивая веб-разработкой. В сегодняшней статье я сосредоточусь на самых популярных библиотеках, которые вы найдете очень полезными на каждом этапе обработки данных.

Использование каждой библиотеки Python начинается с одного и того же шага: импорта библиотеки. Это делается с помощью оператора импорта.

import pandas as pd

Основные библиотеки Python, используемые в науке о данных:

Python имеет очень активное сообщество и большую экосистему библиотек, специально разработанных для Data Science. Здесь вы можете увидеть некоторые из самых популярных библиотек Python для науки о данных.

Это лишь некоторые примеры библиотек, доступных для обработки данных в Python. В зависимости от потребностей вашего проекта, вы можете использовать гораздо больше библиотек (и мы рекомендуем вам это делать!). Тем не менее, это самые популярные и используемые, которые помогут вашим проектам делать все необходимое.

Библиотеки Python для сбора данных:

Процесс извлечения данных из разных источников называется сбором данных. Эти четыре библиотеки Python предлагают ряд функций, помогающих собирать данные из различных источников. Начнем с изучения Scrapy.

Скрапи:

Zyte создал Scrapy в 2008 году, библиотеку Python для парсинга веб-страниц. Библиотека включает широкий спектр возможностей, включая извлечение данных с веб-сайтов или нескольких страниц, экспорт данных в несколько форматов и многое другое.

Вот официальная страница Scrapy (https://scrapy.org/).

Красивый суп:

Леонард Ричардсон создал BeautifulSoup в 2004 году как набор инструментов Python для извлечения данных из файлов HTML и XML. Он совместим с запросом и другими библиотеками очистки. Различные функции BeautifulSoup включают просмотр и поиск в документах HTML, а также извлечение данных из тегов и атрибутов.

Вот официальная страница BeautifulSoup (https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/).

Селениун:

В 2002 году компания Thoughtworks создала пакет Selenium Python для автоматизации, тестирования и очистки браузера. Он включает в себя широкий набор функций, в том числе возможность заполнять формы и автоматизировать действия браузера. Его также можно использовать для очистки веб-сайтов.

Вот официальная страница Selenium (https://selenium-python.readthedocs.io/).

Библиотеки Python для математических операций и анализа:

В Python есть несколько встроенных библиотек для выполнения математических операций, а также другие библиотеки, разработанные для решения математических операций. Эти библиотеки Python включают функции для широкого спектра математических операций, таких как тригонометрические функции, линейная алгебра, оптимизация и статистический анализ. Теперь давайте начнем их изучение, начав с NumPy.

Нампи:

NumPy — это библиотека числовых вычислений для Python. Он был создан Трэвисом Олифантом в 2005 году. NumPy предоставляет функции для выполнения операций с массивами, включая математические, логические, манипуляции с фигурами, базовую линейную алгебру, базовые статистические операции и многое другое. Вот официальная страница NumPy (https://numpy.org/).

Научный:

SciPy — это библиотека научных вычислений для Python. Он был создан Эриком Джонсом и Трэвисом Олифантом в 2001 году. SciPy строится на основе NumPy и предоставляет широкий спектр функций числовых и научных вычислений, таких как численное интегрирование, оптимизация, обработка сигналов и изображений, линейная алгебра, статистика и многое другое.

Вот официальная страница SciPy (https://scipy.org/).

математика:

Это встроенная библиотека Python, предлагающая математические функции. Существуют функции для более сложных математических операций, таких как тригонометрические функции, логарифмы и экспоненты, а также функции для более простых математических операций, таких как сложение, вычитание, умножение и деление.

Вот официальная страница математики (https://docs.python.org/3/library/math.html).

Библиотеки Python для машинного и глубокого обучения:

наука-узнать:

scikit-learn — это библиотека машинного обучения, разработанная Дэвидом Курнапо в 2007 году. Она имеет множество различных функций для построения алгоритмов классификации, регрессии и кластеризации.

Вот официальная страница scikit-learn (https://scikit-learn.org/).

Керас:

Франсуа Шоле разработал библиотеку машинного обучения Keras в 2015 году для использования в машинном обучении. Он предлагает различные возможности для создания и улучшения нейронных сетей, а также для обработки изображений и текстов и многое другое.

Вот официальная страница Keras (https://keras.io/).

ПиТорч:

PyTorch — это библиотека машинного обучения, разработанная MetaAI в 2016 году. С PyTorch можно делать множество вещей, например создавать модели глубокого обучения, классифицировать изображения, обрабатывать естественный язык и многое другое.

Вот официальная страница PyTorch (https://pytorch.org/).

Тензорный поток:

Tensorflow — это библиотека машинного обучения, разработанная Google в 2015 году. С TensorFlow можно делать множество вещей, например классифицировать изображения, обрабатывать естественный язык или генеративное моделирование.

Вот официальная страница Tensorflow (https://www.tensorflow.org/).

Библиотеки Python для визуализации данных

Визуализация данных является важным компонентом науки о данных, который помогает специалистам по данным исследовать, анализировать и передавать данные. Он используется для выявления тенденций, закономерностей и взаимосвязей в данных, что может быть полезно для построения моделей машинного обучения или других целей. Давайте узнаем, как это сделать на Python, используя несколько библиотек, начиная с Matplotlib.

Матплотлиб:

Matplotlib — это популярная библиотека визуализации данных Python, которая позволяет пользователям создавать ряд визуализаций в 2D. Он был разработан Джоном Д. Хантером в 2002 году.

Вот официальная веб-страница Matplotlib (https://matplotlib.org/).

Сиборн:

Seaborn — это библиотека визуализации данных для Python. Он был создан Майклом Васком в 2014 году. Seaborn также построен поверх Matplotlib, и часто они работали вместе.

Вот официальная веб-страница Seaborn (https://seaborn.pydata.org/).

сюжетно:

plotly — это библиотека визуализации данных для Python и других языков программирования. Он был создан Алексом Джонсоном, Крисом Пармером, Джеком Пармером и другими в 2012 году. plotly часто используется для интерактивных визуализаций, включая линейные графики, точечные диаграммы, гистограммы и многое другое. Вот официальная веб-страница plotly (https://plotly.com/).

панды:

pandas — это библиотека обработки и анализа данных для Python, но она также активно используется для визуализации данных. Он был создан Уэсом МакКинни в 2008 году. Панды предоставляют функции для чтения и записи данных, обработки отсутствующих данных и выполнения задач анализа данных, таких как агрегирование и изменение формы. Благодаря своим функциональным возможностям панды одинаково популярны, когда речь идет об манипулировании данными, выполнении математических операций и визуализации данных.

Вот официальная веб-страница Pandas: (https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/index.html).