As 10 bibliotecas python essenciais para ciência de dados em 2023, a área de ciência de dados e análise de dados
os 10 essenciais bibliotecas python para ciência de dados em 2023 na área de ciência de dados e análise de dados. Além de sua simplicidade de uso e amplas aplicações, o Python tem uma comunidade incrivelmente favorável com milhões de possíveis respostas para qualquer problema que você possa encontrar. O Python pode ser usado para uma variedade de usos, incluindo servidor, interface, aprendizado de máquina, ciência de dados, middleware, inteligência artificial, até mesmo aritmética e aprendizado profundo.
Lista de Bibliotecas Python para Ciência de Dados em 2023:
1. NumPy: A maquinaria viu o universo através das lentes de arranjos multidimensionais, assim como nós vemos em termos de visões, aromas, sabores e tato. Como humanos, só podemos ver e sentir três dimensões (eixo X, eixo Y e eixo Z). As matrizes multidimensionais refletem a capacidade das máquinas de processar e compreender várias dimensões.
Formulários:
- NumPy é usado para manter o uso de RAM no mínimo
- Em Python, é usado como opção para arrays e listas, e funciona bem com arrays multidimensionais
- O NumPy é usado em situações em que é necessário um desempenho de tempo de execução mais rápido
2. Ciência: SciPy é um pacote de ciência e computação tecnológica acessível. Inclui ferramentas para otimização, interpolação, integração, valor próprio, estatística, álgebra linear e processamento de imagens multidimensionais, entre outras coisas. Fato interessante: o SciPy é construído no NumPy.
Formulários:
- Matemática! O SciPy é usado para estudos e trabalhos de computação científica envolvendo operações matemáticas como álgebra, cálculo, equações de diferenças e processamento de sinais.
3. Teano: Theano é um pacote Python baseado em NumPy que permite manipular e analisar expressões matemáticas, particularmente expressões com valor de matriz.
- Visão Computacional: Theano é usado em visão computacional para tarefas como reconhecimento manuscrito e codificação irregular.
- Aprendizado intensivo: Theano, amplamente considerado o avô dos programas Python, foi um dos primeiros a usar a otimização de GPU.
4. Pandas: Possivelmente o programa mais popular entre os analistas de dados em todo o mundo. Pandas é uma biblioteca de software que lida com estruturas de dados e oferece recursos de manipulação e análise de dados.
- Sistemas de recomendação: sites como Netflix e Spotify usam Pandas em segundo plano para lidar com grandes quantidades de dados com eficiência.
- Publicidade: a personalização por meio de publicidade avançou drasticamente, com empresas de software simplificando o processo de criação de leads. Os Pandas ajudam muitas empresas menores a simplificar suas operações.
Processamento de Linguagem Natural (NLP): Com a ajuda de ferramentas como Pandas e Scikit Learn, agora é mais fácil construir modelos de NLP que podem ser usados em uma variedade de aplicativos.
5. MatplotlibGenericName: Matplotlib é uma ferramenta Python que ajuda na análise de dados e plotagem para criar exibições estáticas, animadas e ao vivo.
O Matplotlib é útil na visualização de dados porque pode gerar um grande número de gráficos iniciais para grandes conjuntos de dados.
Dado que o NumPy é usado no servidor, o matplotlib é muito usado com vários módulos de terceiros para obter os resultados mais rápidos.
6. plotly: Talvez seja o melhor programa de gráficos e gráficos do Python. Plotly permite que os usuários criem aplicativos de baixo código para criar, dimensionar e implantar aplicativos de dados em Python.
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Plotly pode ser usado para criar uma interface de nível empresarial com o traço no pano de fundo de várias maneiras.
7. Nascido no Mar: Falamos sobre como o matplotlib tem uma interface de baixo nível. Seaborn é uma interface de alto nível desenvolvida sobre o matplotlib que fornece diagramas estatísticos úteis e desenha visualizações atraentes.
- Seaborn é usado em uma variedade de IDEs para visualizar dados de uma maneira visualmente atraente
8. Gplot: Ggplot é uma abreviação de Graphics Grammar. Ggplot é uma ferramenta projetada com R em mente. Está disponível em Python como parte do módulo plotline.
- Um pacote fantástico para criar gráficos rápidos, independentemente de como os dados de origem estão em camadas
9. Altair: Altair é uma ferramenta de visualização estatística declarativa construída na linguagem de visualização Vega.
- O Altair é usado para exibir gráficos de forma autônoma para conjuntos de dados com menos de 5.000 linhas em uma variedade de métodos
10. Visualização automática: Uma coleção pode ser visualizada automaticamente usando o Autoviz.
- O AutoViz pode ser usado para compreender melhor os dados em uma variedade de áreas·
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