데이터 과학자를 위한 최고의 Python 라이브러리

이 기사에서는 데이터 과학자와 기계 학습 팀을 위한 최고의 Python 라이브러리에 대해 언급하고 설명합니다.

Python은 주로 제공하는 라이브러리에 대해 이 두 분야에서 널리 사용되는 이상적인 언어입니다.

이는 데이터 과학자와 기계 학습 전문가가 데이터를 처리하고 탐색하는 데 사용하는 다른 데이터 조작 작업 중에서도 데이터 입력/출력 I/O 및 데이터 분석과 같은 Python 라이브러리의 응용 프로그램 때문입니다.

파이썬 라이브러리, 무엇입니까?

Python 라이브러리는 클래스 및 메서드를 포함하여 미리 컴파일된 코드를 포함하는 내장 모듈의 광범위한 모음으로, 개발자가 코드를 처음부터 구현할 필요가 없습니다.

데이터 과학 및 기계 학습에서 Python의 중요성

Python에는 기계 학습 및 데이터 과학 전문가가 사용할 수 있는 최고의 라이브러리가 있습니다.

구문이 쉽기 때문에 복잡한 기계 학습 알고리즘을 효율적으로 구현할 수 있습니다. 또한, 간단한 구문은 학습 곡선을 단축하고 이해를 더 쉽게 만듭니다.

Python은 신속한 프로토타입 개발과 애플리케이션의 원활한 테스트도 지원합니다.

Python의 대규모 커뮤니티는 데이터 과학자가 필요할 때 쿼리에 대한 솔루션을 쉽게 찾을 수 있어 편리합니다.

Python 라이브러리는 얼마나 유용합니까?

Python 라이브러리는 기계 학습 및 데이터 과학에서 응용 프로그램과 모델을 만드는 데 유용합니다.

이러한 라이브러리는 개발자가 코드를 재사용할 수 있도록 지원하는 데 큰 도움이 됩니다. 따라서 바퀴를 재발명하는 것 외에 프로그램 내에서 특정 기능을 구현하는 관련 라이브러리를 가져올 수 있습니다.

기계 학습 및 데이터 과학에 사용되는 Python 라이브러리

데이터 과학 전문가는 데이터 과학 애호가가 반드시 숙지해야 하는 다양한 Python 라이브러리를 권장합니다. 응용 프로그램에서의 관련성에 따라 기계 학습 및 데이터 과학 전문가는 모델 배포, 데이터 마이닝 및 스크래핑, 데이터 처리 및 데이터 시각화를 위한 라이브러리로 분류된 다양한 Python 라이브러리를 적용합니다.

이 문서에서는 데이터 과학 및 기계 학습에서 일반적으로 사용되는 일부 Python 라이브러리를 식별합니다.

이제 살펴보겠습니다.

넘피

Numpy Python 라이브러리는 전체 숫자 Python 코드이기도 하며 잘 최적화된 C 코드로 구축되었습니다. 데이터 과학자들은 심오한 수학적 계산과 과학적 계산을 선호합니다.

특징

Numpy에는 경험이 있는 프로그래머가 쉽게 사용할 수 있는 고급 구문이 있습니다.

라이브러리의 성능은 그것을 구성하는 잘 최적화된 C 코드로 인해 상대적으로 높습니다.

푸리에 변환 기능, 선형 대수 및 난수 생성기를 포함한 수치 계산 도구가 있습니다.

오픈 소스이므로 다른 개발자가 많은 기여를 할 수 있습니다.

Numpy는 수학 연산의 벡터화, 인덱싱, 배열 및 행렬 구현의 핵심 개념과 같은 기타 포괄적인 기능을 제공합니다.

판다

Pandas는 대규모 데이터 세트를 쉽고 효과적으로 분석할 수 있는 고급 데이터 구조와 수많은 도구를 제공하는 머신 러닝의 유명한 라이브러리입니다. 매우 적은 명령으로 이 라이브러리는 데이터로 복잡한 작업을 변환할 수 있습니다.

단일 및 다차원 테이블에 데이터를 삽입하기 전에 데이터를 그룹화, 인덱싱, 검색, 분할, 재구성 및 필터링할 수 있는 수많은 내장 메서드. 이 라이브러리를 구성합니다.

Pandas 라이브러리의 주요 기능

Pandas를 사용하면 데이터를 테이블에 쉽게 레이블을 지정할 수 있고 데이터를 자동으로 정렬 및 색인화할 수 있습니다.

JSON 및 CSV와 같은 데이터 형식을 빠르게 로드하고 저장할 수 있습니다.

우수한 데이터 분석 기능과 높은 유연성으로 인해 매우 효율적입니다.

매트플롯립

Matplotlib 2D 그래픽 Python 라이브러리는 다양한 소스의 데이터를 쉽게 처리할 수 있습니다. 생성하는 시각화는 사용자가 확대할 수 있는 정적, 애니메이션 및 대화형이므로 시각화 및 차트 생성에 효율적입니다. 또한 레이아웃과 시각적 스타일을 사용자 정의할 수 있습니다.

문서는 오픈 소스이며 구현에 필요한 다양한 도구 모음을 제공합니다.

Matplotlib는 년, 월, 일 및 주를 구현하는 도우미 클래스를 가져오기 때문에 시계열 데이터를 효율적으로 조작할 수 있습니다.

사이킷런

복잡한 데이터 작업에 도움이 되는 라이브러리를 고려하고 있다면 Scikit-learn이 이상적인 라이브러리여야 합니다. 기계 학습 전문가는 Scikit-learn을 널리 사용합니다. 라이브러리는 NumPy, SciPy 및 matplotlib와 같은 다른 라이브러리와 연결됩니다. 프로덕션 애플리케이션에 사용할 수 있는 지도 및 비지도 학습 알고리즘을 모두 제공합니다.

Scikit-learn Python 라이브러리의 기능

예를 들어, 이미지 인식과 같은 애플리케이션에서 SVM 및 랜덤 포레스트와 같은 알고리즘을 사용하여 객체 범주를 식별합니다.

연속 값 속성의 예측 개체는 회귀라는 작업과 연결됩니다.

특징 추출.

차원 축소는 고려되는 확률 변수의 수를 줄이는 곳입니다.

유사한 개체를 집합으로 클러스터링합니다.

Scikit-learn 라이브러리는 텍스트 및 이미지 데이터 세트에서 특징 추출에 효율적입니다. 또한, 보이지 않는 데이터에 대한 지도 모델의 정확성을 확인할 수 있습니다. 수많은 사용 가능한 알고리즘을 통해 데이터 마이닝 및 기타 기계 학습 작업을 수행할 수 있습니다.

사이파이

SciPy(Scientific Python Code)는 널리 적용 가능한 수학 함수 및 알고리즘에 적용되는 모듈을 제공하는 기계 학습 라이브러리입니다. 알고리즘은 대수 방정식, 보간, 최적화, 통계 및 통합을 해결합니다.

주요 기능은 NumPy로의 확장으로, 수학 함수를 풀기 위한 도구를 추가하고 희소 행렬과 같은 데이터 구조를 제공합니다.

SciPy는 높은 수준의 명령과 클래스를 사용하여 데이터를 조작하고 시각화합니다. 데이터 처리 및 프로토타입 시스템을 통해 훨씬 더 효과적인 도구입니다.

또한 SciPy의 고급 구문을 사용하면 모든 경험 수준의 프로그래머가 쉽게 사용할 수 있습니다.

SciPy의 유일한 단점은 숫자 객체와 알고리즘에만 집중한다는 것입니다. 따라서 플로팅 기능을 제공할 수 없습니다.

파이토치

이 다양한 기계 학습 라이브러리는 GPU 가속으로 텐서 계산을 효율적으로 구현하여 동적 계산 그래프와 자동 기울기 계산을 생성합니다. C에서 개발된 오픈 소스 기계 학습 라이브러리인 Torch 라이브러리는 PyTorch 라이브러리를 빌드합니다.

주요 기능은 다음과 같습니다.

주요 클라우드 플랫폼에 대한 우수한 지원으로 인해 원활한 개발 및 원활한 확장 제공.

강력한 도구 및 라이브러리 에코시스템은 컴퓨터 비전 개발 및 자연어 처리(NLP)와 같은 기타 영역을 지원합니다.

TorchServe를 사용하여 생산 경로를 가속화하는 동안 Torch Script를 사용하여 Eager 모드와 그래프 모드 사이를 원활하게 전환합니다.

Torch 분산 백엔드를 사용하면 연구 및 생산에서 분산 교육 및 성능 최적화가 가능합니다.

NLP 애플리케이션 개발에 PyTorch를 사용할 수 있습니다.

케라스

Keras는 심층 신경망 실험에 사용되는 오픈 소스 기계 학습 Python 라이브러리입니다.

특히 모델 컴파일 및 그래프 시각화와 같은 작업을 지원하는 유틸리티를 제공하는 것으로 유명합니다. 백엔드에 Tensorflow를 적용합니다. 또는 백엔드에서 Theano 또는 CNTK와 같은 신경망을 사용할 수 있습니다. 이 백엔드 인프라는 작업을 구현하는 데 사용되는 계산 그래프를 만드는 데 도움이 됩니다.

라이브러리의 주요 기능

중앙 처리 장치와 그래픽 처리 장치 모두에서 효율적으로 실행할 수 있습니다.

Keras는 Python을 기반으로 하기 때문에 디버깅이 더 쉽습니다.

Keras는 모듈식이므로 표현력과 적응력이 뛰어납니다.

Keras의 모듈을 JavaScript로 직접 내보내 브라우저에서 실행함으로써 Keras를 어디에나 배포할 수 있습니다.

Keras의 응용 프로그램에는 이미지 및 텍스트 데이터 작업을 용이하게 하는 다른 도구 중에서 레이어 및 목표와 같은 신경망 빌딩 블록이 포함됩니다.

시본

Seaborn은 통계 데이터 시각화의 또 다른 유용한 도구입니다.

고급 인터페이스는 매력적이고 유익한 통계 그래픽 도면을 구현할 수 있습니다.

음모

Plotly는 Plotly JS 라이브러리에 구축된 3D 웹 기반 시각화 도구입니다. 꺾은선형 차트, 산점도 및 상자 유형 스파크라인과 같은 다양한 차트 유형을 광범위하게 지원합니다.

애플리케이션에는 Jupyter 노트북에서 웹 기반 데이터 시각화 생성이 포함됩니다.

Plotly는 Hover 도구로 그래프의 이상점이나 이상점을 지적할 수 있기 때문에 시각화에 적합합니다. 원하는 대로 그래프를 사용자 정의할 수도 있습니다.

Plotly의 단점은 문서가 오래되었다는 것입니다. 따라서 가이드로 사용하는 것은 사용자에게 어려울 수 있습니다. 또한 사용자가 배워야 할 수많은 도구가 있습니다. 그것들을 모두 추적하는 것은 어려울 수 있습니다.

Plotly Python 라이브러리의 기능

사용 가능한 3D 차트는 여러 상호 작용 지점을 허용합니다.

단순화된 구문이 있습니다.

포인트를 공유하는 동안 코드의 개인 정보를 유지할 수 있습니다.

심플ITK

SimpleITK는 Insight Toolkit(ITK)에 대한 인터페이스를 제공하는 이미지 분석 라이브러리입니다. C++ 기반이며 오픈 소스입니다.

SimpleITK 라이브러리의 기능

이미지 파일 I/O는 JPG, PNG 및 DICOM과 같은 최대 20개의 이미지 파일 형식을 지원하고 변환할 수 있습니다.

Otsu, 레벨 세트 및 유역을 포함한 수많은 이미지 분할 워크플로우 필터를 제공합니다.

이미지를 픽셀 배열이 아닌 공간 객체로 해석합니다.

단순화된 인터페이스는 R, C#, C++, Java 및 Python과 같은 다양한 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있습니다.

통계 모델

Statsmodel은 통계 모델을 추정하고, 통계 테스트를 구현하고, 클래스와 함수를 사용하여 통계 데이터를 탐색합니다.

모델 지정은 R 스타일 공식, NumPy 배열 및 Pandas 데이터 프레임을 사용합니다.

스크랩

이 오픈 소스 패키지는 웹사이트에서 데이터를 검색(스크레이핑)하고 크롤링하는 데 선호되는 도구입니다. 비동기식이므로 상대적으로 빠릅니다. Scrapy에는 효율적인 아키텍처와 기능이 있습니다.

단점은 설치가 운영 체제마다 다릅니다. 또한 JS로 구축된 웹사이트에서는 사용할 수 없습니다. 또한 Python 2.7 이상 버전에서만 작동할 수 있습니다.

데이터 과학 전문가는 이를 데이터 마이닝 및 자동화 테스트에 적용합니다.

특징

JSON, CSV 및 XML로 피드를 내보내고 여러 백엔드에 저장할 수 있습니다.

HTML/XML 소스에서 데이터를 수집하고 추출하는 기능이 내장되어 있습니다.

잘 정의된 API를 사용하여 Scrapy를 확장할 수 있습니다.

베개

Pillow는 이미지를 조작하고 처리하는 Python 이미징 라이브러리입니다.

Python 인터프리터 이미지 처리 기능에 추가하고 다양한 파일 형식을 지원하며 우수한 내부 표현을 제공합니다.

Pillow 덕분에 기본 파일 형식으로 저장된 데이터에 쉽게 액세스할 수 있습니다.

마무리💃

이것은 데이터 과학자와 기계 학습 전문가를 위한 최고의 Python 라이브러리에 대한 탐구를 요약한 것입니다.

이 기사에서 알 수 있듯이 Python에는 더 유용한 기계 학습 및 데이터 과학 패키지가 있습니다. Python에는 다른 영역에 적용할 수 있는 다른 라이브러리가 있습니다.

최고의 데이터 과학 노트북에 대해 알고 싶을 수도 있습니다.

즐거운 배움!