La biblioteca de análisis de datos de Python más utilizada

1. biblioteca de pandas

Entre el 70 % y el 80 % del trabajo diario de un analista de datos implica comprender y limpiar datos, también conocido como exploración y extracción de datos.

Pandas se utiliza principalmente para el análisis de datos y es una de las bibliotecas de Python más utilizadas. Le proporciona algunas de las herramientas más útiles para explorar, limpiar y analizar datos. Con Pandas, puede cargar, preparar, manipular y analizar todo tipo de datos estructurados.

2. Biblioteca numpy

NumPy se utiliza principalmente para admitir matrices N-dimensionales. Estas matrices multidimensionales son 50 veces más sólidas que las listas de Python, lo que convierte a NumPy en el favorito de muchos científicos de datos.

NumPy es utilizado por otras bibliotecas como TensorFlow para el cálculo interno de tensores. NumPy proporciona funciones precompiladas rápidas para rutinas numéricas que pueden ser difíciles de resolver a mano. Para una mayor eficiencia, NumPy usa computación orientada a matrices, que puede manejar fácilmente varias clases.

3. Biblioteca Scikit-learn

Scikit-learn es posiblemente la biblioteca de aprendizaje automático más importante en Python. Después de limpiar y procesar los datos usando Pandas o NumPy, se pueden usar para construir modelos de aprendizaje automático a través de Scikit-learn, ya que Scikit-learn incluye una gran cantidad de herramientas para el modelado y análisis predictivo.

Hay muchas ventajas al usar Scikit-learn. Por ejemplo, puede usar Scikit-learn para crear varios tipos de modelos de aprendizaje automático, incluidos modelos supervisados ​​y no supervisados, realizar una validación cruzada de la precisión de los modelos y realizar análisis de importancia de características.

4. Biblioteca matplotlib

Matplotlib es una biblioteca de Python para dibujar gráficos 2D. Proporciona una amplia gama de funciones de trazado, incluidos gráficos de líneas, gráficos de dispersión, histogramas, gráficos circulares, gráficos de contorno, gráficos 3D y más. Matplotlib es una de las bibliotecas de gráficos más populares en Python y se puede usar con NumPy para facilitar la visualización de datos.
Los componentes principales de Matplotlib incluyen:

• Objeto figura: representa la figura completa y puede contener uno o más subgráficos.
• Objeto de ejes: representa una subparcela, incluido el eje x, el eje y, las etiquetas de los ejes, la leyenda, etc.
• Objeto de eje: representa un eje en el gráfico, incluidas marcas, etiquetas de marca, etiquetas de eje, etc.
• Objeto de artista: representa varios elementos en el diagrama, como texto, líneas, rectángulos, etc.

Matplotlib se puede usar de varias maneras, incluido el trazado interactivo de línea de comandos, el trazado de secuencias de comandos, el trazado de aplicaciones GUI y más. Puede generar archivos de imagen en varios formatos, incluidos PNG, PDF, SVG, etc.

Matplotlib también tiene muchas bibliotecas de extensión disponibles, como Seaborn, ggplot, etc., que brindan funciones de dibujo más avanzadas y estilos de gráficos más hermosos.

5. Biblioteca marina

Seaborn se basa en Matplotlib, una biblioteca capaz de crear diferentes visualizaciones.

Una de las características más importantes de Seaborn es la creación de visualizaciones de datos ampliadas. Esto pone de relieve las propiedades relevantes que inicialmente no eran obvias, lo que permite a los trabajadores de datos comprender mejor el modelo.

Seaborn también tiene temas e interfaces personalizables, y proporciona efectos de visualización de datos con un sentido de diseño, que pueden informar mejor los datos.

6. Resumen del uso de la biblioteca básica

NumPy: una biblioteca de Python para cálculos numéricos , que incluye una gran cantidad de funciones matemáticas y estructuras de datos, como objetos de matriz ndarray, que brindan soporte para cálculos vectorizados, lo que hace que sea más eficiente procesar datos a gran escala.

Pandas: una biblioteca de Python para el análisis de datos, que proporciona DataFramedos Seriesestructuras de datos centrales, que pueden facilitar 清洗、筛选、切片、聚合las operaciones de datos y también admitir el procesamiento de diferentes tipos de datos.

Matplotlib: una biblioteca de Python para dibujar gráficos 2D, que puede crear varios tipos de gráficos, como gráficos de líneas, diagramas de dispersión, histogramas, etc. Se puede utilizar para la visualización de datos y el análisis exploratorio de datos.

Seaborn: una biblioteca de visualización de datos basada en Matplotlib, que puede crear varios gráficos complejos, como mapas de calor, mapas de densidad, mapas de violín, etc. Se puede utilizar para análisis de datos exploratorios e informes de presentación.

Scikit-learn: una biblioteca de Python para aprendizaje automático, que incluye muchos algoritmos de aprendizaje automático, como regresión, clasificación, agrupamiento, etc., y también proporciona funciones como ingeniería de funciones y evaluación de modelos.

7. Otras bibliotecas

Construido

Gradio te permite crear unConstrucción de modelos de aprendizaje automáticoyImplementar la aplicación web. Tiene el mismo propósito que Streamlight o Flask, pero la implementación de modelos es mucho más rápida y sencilla.

La ventaja de Gradio radica en los siguientes puntos:

• Permite una mayor validación del modelo. Específicamente, diferentes entradas al modelo se pueden probar de forma interactiva.

• fácil de presentar

• Fácil de implementar y distribuir, cualquiera puede acceder a la aplicación web a través de un enlace público.

TensorFlow

TensorFlow se utiliza para implementarRedes neuronalesUna de las bibliotecas de Python más populares. Utiliza matrices multidimensionales, también conocidas como tensores, que pueden realizar múltiples operaciones en entradas específicas. Se puede utilizar para establecer varios modelos de redes neuronales, como redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes, etc.

Debido a que es de naturaleza altamente paralela, se pueden entrenar múltiples redes neuronales y GPU para modelos eficientes y escalables. Esta función de TensorFlow también se conoce como segmentación.

Duro

Basado en la API de red neuronal de alto nivel de TensorFlow, Keras proporciona una interfaz fácil de usar para construir y entrenar fácilmente varios modelos de aprendizaje profundo. Se utiliza principalmente para crear modelos de aprendizaje profundo, especialmenteRedes neuronales. Está construido sobre TensorFlow y Theano, que se pueden usar para construir fácilmente redes neuronales. Pero dado que Keras utiliza una infraestructura de back-end para generar gráficos computacionales, es relativamente lento en comparación con otras bibliotecas.

Modelos de estado

Biblioteca de Python para análisis estadístico, incluidos varios modelos y métodos estadísticos, comoRegresión lineal, análisis de series de tiempo, prueba de hipótesisesperar.

PyTorch

Una biblioteca de Python para el aprendizaje profundo, desarrollada por Facebook, que se puede usar para construir variosRedes neuronalesmodelo, proporcionando una interfaz fácil de usar y soporte para gráficos computacionales dinámicos.

XGBoost

para aumento de gradienteárbol de decisiónLa biblioteca de Python se puede usar para resolver varios problemas de regresión y clasificación, especialmente para datos a gran escala y datos de alta dimensión.