Descripción general de las bibliotecas de Python para la ciencia de datos
Según una encuesta reciente de Kaggle, el 83% de los profesionales de la ciencia de datos optaron por Python como su idioma de elección. Una de las principales razones detrás de esto es la amplia gama de bibliotecas de Python disponibles. ¿Pero qué es una biblioteca ? Podemos considerar una biblioteca como un conjunto de funciones, rutinas o funcionalidades que ayuda a los desarrolladores a centrarse en la declaración del problema en lugar de reinventar la rueda.
Supongamos que está trabajando en un problema de predicción de impagos de préstamos para una gran organización financiera. Ahora, en lugar de escribir código desde cero para operaciones comunes como manipulación de datos, visualización, implementación de algoritmos de aprendizaje automático, estas bibliotecas lo ayudan a manejarlos con funcionalidades personalizables y eficientes. En este artículo, analizaremos las bibliotecas de Python más utilizadas en diversas áreas de operaciones en ciencia de datos como aprendizaje automático, visualización de datos, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural, etc.
Bibliotecas de ciencia de datos de Python
Según las operaciones, dividiremos las bibliotecas de ciencia de datos de Python en las siguientes áreas
1. Bibliotecas generales
NumPy: NumPy significa Numerical Python. Es una de las bibliotecas fundamentales para los cálculos científicos y matemáticos. Nos ayuda con operaciones eficientes de matriz N-dimensional, integrando códigos C / C ++ y Fortran, transformaciones matemáticas complejas que involucran álgebra lineal, transformada de Fourier, etc.
Pandas: es la biblioteca más popular para leer, manipular y preparar datos. Pandas proporciona estructuras de datos altamente eficientes y fáciles de usar que ayudan a manipular datos entre formatos de datos externos y en memoria como CSV, JSON, Microsoft Excel, SQL, etc.
Las características clave de esta biblioteca son:
- Viene con un objeto DataFrame rápido y eficiente
- Fusión de alto rendimiento e indexación inteligente de conjuntos de datos
- La implementación de baja latencia está escrita en Cython y C, etc.
SciPy: SciPy es otra biblioteca de código abierto popular para operaciones matemáticas y estadísticas. La estructura de datos central de scipy es matrices numpy. Ayuda a los científicos y desarrolladores de datos con álgebra lineal, transformaciones de dominio, análisis estadístico, etc.
2. Visualización de datos
Matplotlib: es una biblioteca de trazado 2D para visualización inspirada en MATLAB. Matplotlib proporciona figuras bidimensionales de alta calidad como un gráfico de barras, diagramas de distribución, histogramas, diagrama de dispersión, etc. con pocas líneas de código. Al igual que MATLAB, también brinda a los usuarios la flexibilidad de elegir funcionalidades de bajo nivel como estilos de línea, propiedades de fuente, propiedades de ejes, etc., a través de una interfaz orientada a objetos o mediante un conjunto de funciones.
Seaborn: Seaborn es básicamente una API de alto nivel construida sobre Matplotlib. Viene con un visor visual y gráficos estadísticos informativos como mapa de calor, diagrama de conteo, diagrama de violín, etc.
Plotly: Plotly es otra biblioteca popular de gráficos de código abierto de Python para visualización interactiva de alta calidad. Además de los gráficos en 2D, también es compatible con el trazado en 3D. Plotly se usa ampliamente para la visualización de datos en el navegador.
3. Aprendizaje automático y PNL
ScikitLearn: ScikitLearn es probablemente una de las bibliotecas de Python más utilizadas para el aprendizaje automático y el análisis predictivo. Ofrece una amplia colección de algoritmos eficientes para tareas de clasificación, regresión, agrupamiento, ajuste de modelos, preprocesamiento de datos y reducción de dimensionalidad. Está construido sobre NumPy, SciPy y Matplotlib, por lo tanto, es fácil de usar, de código abierto y reutilizable para diversos contextos.
LightGBM: en la parte posterior de su aprendizaje de ciencia de datos, se encontrará con conjuntos y algoritmos de aprendizaje basados en árboles. Una de las metodologías más importantes en el aprendizaje automático actual es el impulso. LightGBM es un popular marco de impulso de gradiente de código abierto de Microsoft.
Las características clave de lightgbm son
- Ejecución paralela y GPU habilitada
- Rapidez y mejor precisión
- La capacidad de manejar conjuntos de datos a gran escala y admite computación distribuida
Sorpresa: El sistema de recomendaciones es un área de interés importante para las aplicaciones modernas basadas en IA. El sistema de recomendación de última generación permite a las empresas ofrecer ofertas altamente personalizadas a sus clientes. La sorpresa es una útil biblioteca Python de código abierto para construir sistemas de recomendación. Proporciona herramientas para evaluar, analizar y comparar el rendimiento del algoritmo.
NLTK: NLTK significa Natural Language Toolkit. Es una biblioteca de código abierto para trabajar con los conjuntos de datos del lenguaje humano. Es muy útil para problemas como análisis de texto, análisis de sentimientos, análisis de estructura lingüística, etc.
4. Aprendizaje profundo
TensorFlow: TensorFlow es un marco de código abierto de Google para soluciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo de extremo a extremo. Ofrece controles de bajo nivel a los usuarios para diseñar y entrenar redes neuronales altamente escalables y complejas. Tensorflow está disponible tanto para escritorio como para dispositivos móviles y admite una gran cantidad de lenguajes de programación a través de envoltorios.
Keras: Keras es una biblioteca de aprendizaje profundo de alto nivel de código abierto. Da la flexibilidad de usar tensorflow o theano (otra biblioteca de python de bajo nivel como tensorflow) como backend. Keras proporciona una API simple de alto nivel para desarrollar modelos de aprendizaje profundo.
Es adecuado para la creación rápida de prototipos y el desarrollo de modelos de redes neuronales para uso industrial. El uso principal de Keras es en clasificación, generación de texto y resumen, etiquetado y traducción, reconocimiento de voz, etc.
5. Varios
OpenCV: OpenCV es una biblioteca de Python popular para problemas de visión por computadora (tarea que involucra datos de imagen o video). Es un marco eficiente con soporte multiplataforma e ideal para aplicaciones en tiempo real.
Dask: si tiene un bajo poder de cálculo o no tiene acceso a grandes grupos, Dask es una opción perfecta para el cálculo escalable. Dask proporciona API de bajo nivel para crear sistemas personalizados para aplicaciones internas. Mientras trabaja con un conjunto de datos a gran escala en su casilla local, puede optar por Dask en lugar de Pandas.
Conclusión
Hay un amplio conjunto de bibliotecas de python disponibles para varias operaciones basadas en datos en python. En este artículo, discutimos las bibliotecas de Python más populares y ampliamente utilizadas en toda la comunidad de ciencia de datos. En función de la declaración del problema y las prácticas de la organización, se eligen en la práctica las bibliotecas de Python apropiadas.
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