20 Perpustakaan Python untuk Profesional Sains Data [2025 edisi]

Penguasaan Python dalam sains data tidak dapat dinafikan, didorong oleh perpustakaan serba boleh. Artikel ini meneroka 20 perpustakaan python penting untuk profesional sains data dan peminat, yang meliputi manipulasi data, visualisasi, dan pembelajaran mesin.

Jadual Kandungan

• Populariti Python dalam Sains Data
• Numpy: Pengkomputeran berangka
• Pandas: Manipulasi dan Analisis Data
• Matplotlib: Visualisasi Statik, Animasi, dan Interaktif
• Seaborn: Visualisasi Data Statistik
• Scikit-learn: Algoritma Pembelajaran Mesin
• Tensorflow: Rangka Kerja Pembelajaran Deep
• Pytorch: Rangka Kerja Pembelajaran Deep
• Keras: API Rangkaian Neural Tahap Tinggi
• Scipy: Alat pengkomputeran saintifik
• Statsmodels: Pemodelan dan kesimpulan statistik
• Plotly: visualisasi data interaktif
• BeautifulSoup: Pengikis Web dan HTML Parsing
• Nltk: pemprosesan bahasa semula jadi
• Spacy: Pemprosesan Bahasa Semula Jadi Lanjutan
• XGBOOST: Meningkatkan kecerunan
• LightGBM: Rangka Kerja Meningkatkan Kecerunan
• CatBoost: Kecerunan Meningkatkan dengan Pengendalian Ciri Kategori
• OpenCV: Perpustakaan Visi Komputer
• Dask: Pengkomputeran selari dan diedarkan
• NetworkX: Analisis Rangkaian
• Polar: Perpustakaan Data Perpustakaan Tinggi
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Populariti Python dalam Sains Data

Sintaks mudah Python, perpustakaan yang luas, dan komuniti besar menjadikannya pilihan utama untuk saintis data. Perpustakaannya menyediakan alat khusus untuk setiap peringkat aliran kerja sains data.

Numpy: Pengkomputeran berangka

Numpy adalah asas bagi banyak perpustakaan python saintifik. Ia menyediakan susunan N-dimensi yang cekap dan fungsi matematik untuk pengiraan berangka.

• Ciri-ciri utama: Array N-dimensi, penyiaran, fungsi matematik, integrasi dengan perpustakaan lain.
• Kelebihan: Kecekapan, kemudahan, pengoptimuman memori, interoperabilitas.
• Kekurangan: Keluk pembelajaran, kekurangan abstraksi peringkat tinggi, pengendalian ralat.
• Aplikasi: Pengkomputeran saintifik, pemprosesan data, pemprosesan imej, kewangan.

Pandas: Manipulasi dan Analisis Data

Pandas menawarkan struktur data yang kuat (siri dan dataframe) untuk manipulasi dan analisis data.

• Ciri -ciri utama: Struktur data, pengendalian data, pengindeksan, integrasi, operasi.
• Kelebihan: Kemudahan penggunaan, fleksibiliti, manipulasi data yang cekap, sokongan format fail.
• Kelemahan: Prestasi dengan data besar, penggunaan memori, sintaks kompleks untuk operasi data yang besar.
• Aplikasi: Analisis data, analisis siri masa, analisis kewangan, pembelajaran mesin.

Matplotlib: Visualisasi Data

Matplotlib adalah perpustakaan yang serba boleh untuk mewujudkan visualisasi statik, animasi, dan interaktif.

• Ciri -ciri utama: plot 2D, plot interaktif dan statik, penyesuaian, format output berganda.
• Kelebihan: Fleksibiliti, kebolehcapaian, integrasi, penggunaan yang luas.
• Kekurangan: Kerumitan untuk pemula, keliaran, rayuan estetik terhad.
• Aplikasi: Visualisasi data, analisis data penerokaan, penyelidikan saintifik.

Seaborn: Visualisasi Data Statistik

Seaborn membina Matplotlib untuk mencipta plot yang bermaklumat dan visual secara statistik.

• Ciri-ciri utama: API peringkat tinggi, tema terbina dalam, integrasi dengan panda, visualisasi statistik.
• Kelebihan: Kemudahan penggunaan, estetika yang dipertingkatkan, integrasi dengan panda, pandangan statistik.
• Kelemahan: Ketergantungan pada matplotlib, interaktiviti terhad.
• Aplikasi: Analisis data penerokaan, analisis statistik, kejuruteraan ciri.

Scikit-learn: Pembelajaran mesin

Scikit-Learn menyediakan satu set alat yang komprehensif untuk pelbagai tugas pembelajaran mesin.

• Ciri -ciri utama: pelbagai algoritma ML, pra -proses data, penilaian model, penciptaan saluran paip.
• Kelebihan: Kemudahan penggunaan, dokumentasi komprehensif, kebolehgunaan yang luas.
• Kelemahan: Sokongan pembelajaran mendalam terhad, batasan skalabiliti.
• Aplikasi: Analisis ramalan, klasifikasi, regresi, kluster.

Tensorflow: Pembelajaran Deep

Tensorflow adalah perpustakaan yang kuat untuk membina dan menggunakan model pembelajaran mendalam.

• Ciri -ciri utama: Grafik pengiraan, skalabiliti, integrasi keras, ekosistem yang luas.
• Kelebihan: Fleksibiliti, skalabiliti, visualisasi, model pra-terlatih.
• Kekurangan: Keluk pembelajaran yang curam, sintaks verbose, cabaran debugging.
• Aplikasi: Pembelajaran Deep, Sistem Pengesahan, Peramalan Siri Masa.

Pytorch: Pembelajaran Deep

Pytorch adalah satu lagi rangka kerja pembelajaran yang popular yang terkenal dengan graf pengiraan dinamiknya.

• Ciri -ciri utama: Graf pengiraan dinamik, pengiraan tensor, modul autograd, API rangkaian saraf yang luas.
• Kelebihan: Kemudahan penggunaan, graf pengiraan dinamik, pecutan GPU, ekosistem yang luas.
• Kelemahan: Keluk pembelajaran yang curam, tidak mempunyai alat pengeluaran terbina dalam.
• Aplikasi: Penyelidikan pembelajaran mendalam, penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semulajadi.

Keras: API Rangkaian Neural Tahap Tinggi

Keras menyediakan antara muka mesra pengguna untuk membina dan melatih rangkaian saraf.

• Ciri-ciri utama: API mesra pengguna, modularity, extensibility, backend agnostic.
• Kelebihan: Kemudahan penggunaan, prototaip pesat, dokumentasi komprehensif.
• Kelemahan: Fleksibiliti terhad, kebergantungan pada backend.
• Aplikasi: Pemprosesan imej, pemprosesan bahasa semulajadi, analisis siri masa.

Scipy: Pengkomputeran saintifik

Scipy memanjangkan Numpy dengan keupayaan pengkomputeran saintifik maju.

• Ciri -ciri utama: Pengoptimuman, Integrasi, Algebra Linear, Statistik, Pemprosesan Isyarat.
• Kelebihan: Fungsi komprehensif, prestasi, sumber terbuka.
• Kelemahan: Keluk pembelajaran yang curam, ketergantungan pada numpy.
• Aplikasi: Masalah pengoptimuman, integrasi berangka, pemprosesan isyarat.

Statsmodels: pemodelan statistik

Statsmodels memberi tumpuan kepada pemodelan statistik dan kesimpulan.

• Ciri -ciri utama: Model statistik, ujian statistik, statistik deskriptif, kesimpulan statistik yang mendalam.
• Kelebihan: Analisis statistik yang komprehensif, kemudahan penggunaan, memberi tumpuan kepada kesimpulan.
• Kekurangan: Ciri -ciri pembelajaran mesin terhad, prestasi pada dataset yang besar.
• Aplikasi: Analisis Ekonomi dan Kewangan, Penjagaan Kesihatan, Sains Sosial.

Plotly: visualisasi interaktif

Plotly mencipta visualisasi interaktif dan boleh dikongsi.

• Ciri-ciri utama: Visualisasi interaktif, pelbagai carta, papan pemuka, sokongan silang bahasa.
• Kelebihan: Interaktiviti, pelbagai visualisasi, sokongan silang bahasa.
• Kelemahan: Prestasi, lengkung pembelajaran.
• Aplikasi: Analisis data, papan pemuka, penyelidikan saintifik.

BeautifulSoup: mengikis web

Dokumen HTML dan XML yang indah untuk mengikis web.

• Ciri -ciri utama: Parsing HTML dan XML, navigasi pokok, toleransi kesalahan.
• Kelebihan: Mudah digunakan, parsing fleksibel, integrasi dengan perpustakaan lain.
• Kelemahan: Batasan prestasi, terhad kepada parsing.
• Aplikasi: Pengekstrakan data web, pembersihan data.

Nltk: pemprosesan bahasa semula jadi

NLTK adalah perpustakaan yang komprehensif untuk tugas pemprosesan bahasa semula jadi.

• Ciri -ciri utama: Pemprosesan teks, akses korpus, pembelajaran mesin, parsing.
• Kelebihan: Toolkit komprehensif, kemudahan penggunaan, sumber yang kaya.
• Kelemahan: Isu prestasi, ketinggalan zaman untuk beberapa kes penggunaan.
• Aplikasi: Preprocessing teks, analisis teks, pemodelan bahasa.

Spacy: Pemprosesan Bahasa Semula Jadi Lanjutan

Spacy adalah perpustakaan yang kuat untuk tugas -tugas NLP yang maju, menekankan kelajuan dan kecekapan.

• Ciri -ciri utama: saluran paip NLP, model pretrained, kelajuan dan kecekapan, integrasi dengan pembelajaran mesin.
• Kelebihan: Kelajuan dan kecekapan, model pra-terlatih, integrasi mudah.
• Kelemahan: Penggunaan memori yang tinggi, fleksibiliti terhad untuk tokenisasi tersuai.
• Aplikasi: Pengiktirafan entiti yang dinamakan, klasifikasi teks, parsing ketergantungan.

XGBOOST: Meningkatkan kecerunan

XgBoost adalah perpustakaan meningkatkan kecerunan berprestasi tinggi.

• Ciri -ciri Utama: Rangka Kerja Meningkatkan Kecerunan, Regularization, Fungsi Objektif Custom.
• Kelebihan: Prestasi tinggi, skalabilitas, regularization.
• Kelemahan: Kerumitan, penggunaan memori.
• Aplikasi: Kewangan, penjagaan kesihatan, e-dagang.

LightGBM: Rangka Kerja Meningkatkan Kecerunan

LightGBM adalah satu lagi kerangka meningkatkan kecerunan yang cekap yang dikenali dengan kelajuannya.

• Ciri-ciri utama: Meningkatkan kecerunan, pertumbuhan daun-bijak, pembelajaran berasaskan histogram.
• Kelebihan: Kelajuan dan kecekapan, ketepatan, skalabiliti.
• Kekurangan: Risiko terlalu banyak, penggunaan memori.
• Aplikasi: Klasifikasi, Regresi, Kedudukan.

CatBoost: Kecerunan Meningkatkan dengan Pengendalian Ciri Kategori

Catboost cemerlang dalam mengendalikan ciri -ciri kategori dengan cekap.

• Ciri-ciri utama: Meningkatkan kecerunan, pengendalian ciri-ciri kategori terbina dalam, latihan pantas.
• Kelebihan: Pengendalian asli ciri -ciri kategori, prestasi tinggi, latihan pantas.
• Kekurangan: Penggunaan memori, masa latihan yang lebih lama untuk beberapa kes penggunaan.
• Aplikasi: Kewangan, e-dagang, penjagaan kesihatan.

OpenCV: Visi Komputer

OpenCV adalah perpustakaan yang komprehensif untuk tugas penglihatan komputer.

• Ciri -ciri Utama: Pemprosesan Imej, Pengesanan Objek, Integrasi Pembelajaran Mesin, Analisis Video.
• Kelebihan: Pelbagai ciri, keserasian silang platform, prestasi tinggi.
• Kelemahan: Keluk pembelajaran yang curam, keupayaan pembelajaran mendalam yang terhad.
• Aplikasi: Pemprosesan imej, pengesanan objek, analisis gerakan.

Dask: Pengkomputeran selari dan diedarkan

Dask membolehkan pengkomputeran selari dan diedarkan untuk dataset besar.

• Ciri -ciri utama: Paralelisme, skalabiliti, API fleksibel, penilaian malas.
• Kelebihan: Skalabiliti, API yang biasa, mengendalikan data yang lebih besar daripada memori.
• Kekurangan: Keluk pembelajaran yang lebih curam, overhead dalam beban kerja berskala kecil.
• Aplikasi: Analisis data besar, pembelajaran mesin, saluran paip ETL.

NetworkX: Analisis Rangkaian

NetworkX adalah perpustakaan untuk membuat, memanipulasi, dan menganalisis rangkaian (graf).

• Ciri -ciri utama: Penciptaan graf, algoritma graf, visualisasi.
• Kelebihan: Fleksibiliti, sokongan algoritma yang kaya, integrasi Python.
• Kelemahan: Isu skalabilitas, visualisasi terhad.
• Aplikasi: Analisis Rangkaian Sosial, Rangkaian Biologi, Pengangkutan.

Polar: Perpustakaan Data Perpustakaan Tinggi

Polar adalah perpustakaan data yang cepat dibina menggunakan karat untuk prestasi tinggi.

• Ciri-ciri Utama: Operasi Data Permaidani berprestasi tinggi, penyimpanan data kolumnar, pemprosesan selari.
• Kelebihan: Kelajuan, pelaksanaan malas, skalabilitas.
• Kelemahan: Keluk pembelajaran, jurang ciri, komuniti dan ekosistem.
• Aplikasi: Analisis data besar, saluran paip ETL, pra -proses pembelajaran mesin.

Kesimpulan

20 perpustakaan ini menyediakan toolkit yang komprehensif untuk tugas sains data. Memilih perpustakaan yang betul bergantung kepada keperluan projek tertentu.

Soalan yang sering ditanya

Q1. Perpustakaan mana yang harus saya pelajari terlebih dahulu? Mulakan dengan numpy dan panda, kemudian matplotlib/seaborn, dan akhirnya Scikit-learn.

S2. Adakah Dask lebih cepat daripada Pandas? Dask lebih cepat untuk dataset besar melebihi kapasiti memori; Pandas lebih baik untuk dataset yang lebih kecil.

Q3. Seaborn vs. Matplotlib? Matplotlib menawarkan kawalan halus; Seaborn memudahkan perancangan statistik.

Q4. Perpustakaan Plotting Paling Popular? Matplotlib adalah perpustakaan plotting yang paling popular dan asas.

Atas ialah kandungan terperinci 20 Perpustakaan Python untuk Profesional Sains Data [2025 edisi]. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!