Python стал одним из самых популярных языков программирования для науки о данных благодаря своей гибкости, простоте использования и обширной экосистеме библиотек. Имея так много доступных библиотек, специалистам по данным может быть сложно выбрать правильные инструменты для своих проектов.
В этой статье мы рассмотрим пять основных библиотек Python для различных проектов по науке о данных, охватывающих ряд областей, таких как машинное обучение, прогнозирование временных рядов, просмотр веб-страниц и обработка естественного языка. Понимая возможности и варианты использования этих библиотек, специалисты по данным могут принимать более обоснованные решения и создавать более эффективные решения для своих задач в области обработки данных.
1. Наука о данных
- Панды
- Нампи
- Сиборн
- Матплотлиб
- Сципи
Pandas и Numpy необходимы для манипулирования данными и вычислений, а Seaborn и Matplotlib необходимы для создания визуальных визуализаций данных. Scipy предоставляет дополнительные функции для научных и технических вычислений, включая оптимизацию, интеграцию и обработку сигналов.
2. Прогнозирование временных рядов
- Дартс
- FBProphet
- Статсмодели
- Матплотлиб
- Панды
Darts и FBProphet — это высокоуровневые библиотеки прогнозирования, которые предоставляют удобные интерфейсы для моделирования и прогнозирования данных временных рядов, а Statsmodels — более традиционная библиотека для статистического моделирования и анализа данных временных рядов.
Matplotlib и Pandas — это базовые библиотеки для обработки и визуализации данных, предоставляющие инструменты для создания красивых и информативных визуализаций данных временных рядов.
3. Машинное обучение
- Scikit-learn
- XGBoost
- СветGBM
- ТензорФлоу
- ПиТорч
Scikit-learn — мощная библиотека для традиционных задач машинного обучения, таких как классификация, регрессия и кластеризация. XGBoost и LightGBM — это библиотеки повышения градиента, которые преуспели в создании высокопроизводительных моделей для структурированных данных, а TensorFlow и PyTorch — это библиотеки глубокого обучения, которые предоставляют низкоуровневые интерфейсы для построения сложных нейронных сетей.
4. Веб-скрейпинг
- Запросы
- КрасивыйСуп
- Селен
- Скрапи
- Lxml
Эти пять библиотек Python необходимы для веб-скрапинга — процесса извлечения данных с веб-сайтов. Requests — это библиотека, используемая для отправки HTTP-запросов на веб-сайты и получения их данных, а BeautifulSoup — мощная библиотека для анализа документов HTML и XML для извлечения данных.
Selenium — это библиотека веб-автоматизации, которую можно использовать для автоматизации веб-взаимодействий и очистки динамических веб-сайтов. Scrapy — это высокоуровневый фреймворк для парсинга веб-страниц, который позволяет разработчикам создавать сложные конвейеры парсинга веб-страниц, а Lxml — это привязка Pythonic для библиотек C libxml2 и libxslt, обеспечивающая быстрый и эффективный синтаксический анализ документов HTML и XML.
5. НЛП (обработка текста)
- НЛТК
- Просторный
- регулярное выражение
- TextBlob
- ЯдроНЛП
NLTK — это обширная библиотека для НЛП, которая, среди прочего, предоставляет инструменты для токенизации, выделения корней и маркировки частей речи. Spacy — это более современная библиотека NLP, которая обеспечивает быструю и эффективную токенизацию, синтаксический анализ и возможности распознавания именованных сущностей. Regex — это встроенная библиотека Python, которая предоставляет мощный и гибкий способ сопоставления и извлечения текстовых шаблонов из документов.
TextBlob — это простая и удобная в использовании библиотека НЛП, которая предоставляет высокоуровневый интерфейс для общих задач НЛП, таких как анализ тональности и маркировка частей речи. CoreNLP — это библиотека НЛП на основе Java, разработанная Стэнфордским университетом и предоставляющая набор мощных инструментов для анализа и обработки текста.
Это некоторые библиотеки для различных проектов по науке о данных. Надеюсь, это поможет вам настроить среду. Продолжайте учиться и продолжайте расти!
Использованная литература:
Руководство пользователя — документация по дартс (unit8co.github.io)
Пророк | Прогнозирование в масштабе. (facebook.github.io)
