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Esistono così tante librerie Python che offrono basi potenti ed efficienti per supportare il tuo lavoro di data science e lo sviluppo di modelli di machine learning. Sebbene l'elenco possa sembrare travolgente, ci sono alcune librerie su cui dovresti concentrare il tuo tempo, poiché sono alcune delle più comunemente utilizzate oggi.
Conoscere e studiare queste librerie ti darà molti benefici, tra i quali :
Creare applicazioni di Analisi dati
Creare modelli per fare predizioni
Creare grafici 2D e 3D con i tuoi dati
Poter mettere mano su programmi già scritti con queste librerie
Poter creare API o una libreria tua usando le librerie che vedremo tra poco
Creare applicazioni web con Python
L'analisi dei Dati e l'apprendimento automatico sono due "ARMI" che hanno letteralmente stravolto la nostra concezione di Lavoro e vita privata. Questa loro potenza abbinata ad uno strumento di programmazione semplice come Python ci permette di creare progetti che possono farsi invidiare da Google e Facebook. Però nonostante la semplicità di Python, potremmo scontrarci con un altro problema quando vogliamo creare il nostro progetto:
Ci sono migliaia di strumenti, risorse e librerie là fuori e non è sempre ovvio su quali strumenti o librerie dovresti concentrarti o cosa dovresti imparare.
La risposta breve è che dovresti imparare ciò che ti piace perché la scienza dei dati offre una vasta gamma di competenze e strumenti. Detto questo, volevo condividere con voi quelle che credo siano le prime 10 librerie Python più comunemente utilizzate nella scienza dei dati.
Ecco le 10 migliori librerie Python per la scienza dei dati.
Buona Lettura
1. Pandas
Hai sentito il detto. Dal 70 all'80% del lavoro di un data scientist è comprendere e ripulire i dati, ovvero esplorazione dei dati e data munging.
Pandas viene utilizzato principalmente per l'analisi dei dati ed è una delle librerie Python più comunemente utilizzate. Ti fornisce alcuni dei set di strumenti più utili per esplorare, pulire e analizzare i tuoi dati. Con Pandas puoi caricare, preparare, manipolare e analizzare tutti i tipi di dati strutturati. Le librerie di machine learning ruotano anche attorno a Pandas DataFrames come input.
Per installare questa Libreria, apri il terminale del tuo PC e digita :
Per verificare la corretta installazione, sempre dal tuo terminale digita :
Una volta premuto Invio, e aperto l'interprete Python, digita :
import pandasE premi invio, se non compare nessun messaggio di errore l'installazione è andata a buon fine
2. NumPy
NumPy viene utilizzato principalmente per il supporto di array N-dimensionali. Questi array multidimensionali sono 50 volte più robusti rispetto alle liste Python, rendendo NumPy uno dei preferiti per i data scientist.
NumPy viene utilizzato anche da altre librerie come TensorFlow per il loro calcolo interno sui tensori. NumPy fornisce anche funzioni precompilate veloci per routine numeriche, che possono essere difficili da risolvere manualmente. Per ottenere una migliore efficienza, NumPy utilizza calcoli orientati agli array, quindi lavorare con più classi diventa facile.
Per installare questa Libreria, apri il terminale del tuo PC e digita :
Per verificare la corretta installazione, sempre dal tuo terminale digita :
Una volta premuto Invio, e aperto l'interprete Python, digita :
import numpyE premi invio, se non compare nessun messaggio di errore l'installazione è andata a buon fine
3. Scikit-learn
Scikit-learn è probabilmente la libreria più importante in Python per l'apprendimento automatico. Dopo aver pulito e manipolato i dati con Pandas o NumPy, scikit-learn viene utilizzato per creare modelli di apprendimento automatico in quanto dispone di tonnellate di strumenti utilizzati per la modellazione e l'analisi predittiva.
Ci sono molte ragioni per usare scikit-learn. Per citarne alcuni, è possibile utilizzare scikit-learn per creare diversi tipi di modelli di apprendimento automatico, supervisionati e non supervisionati, convalidare in modo incrociato l'accuratezza dei modelli e condurre l'importanza delle funzionalità.
Per installare questa Libreria, apri il terminale del tuo PC e digita :
pip install scikit-learn #se hai installato python 2
pip3 install scikit-learn #se hai installato python 3Per verificare la corretta installazione, sempre dal tuo terminale digita :
Una volta premuto Invio, e aperto l'interprete Python, digita :
import scikit-learnE premi invio, se non compare nessun messaggio di errore l'installazione è andata a buon fine
4. Gradio
Gradio ti consente di creare e distribuire app Web per i tuoi modelli di machine learning in sole tre righe di codice. Ha lo stesso scopo di Streamlit o Flask, ma ho trovato molto più veloce e più facile ottenere un modello distribuito.
Gradio è utile per i seguenti motivi:
Consente un'ulteriore convalida del modello. In particolare, consente di testare in modo interattivo diversi input nel modello.
È un buon modo per condurre demo.
È facile da implementare e distribuire perché l'app Web è accessibile da chiunque tramite un collegamento pubblico.
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Una volta premuto Invio, e aperto l'interprete Python, digita :
import gradioE premi invio, se non compare nessun messaggio di errore l'installazione è andata a buon fine
5. TensorFlow
TensorFlow è una delle librerie più popolari di Python per l'implementazione di reti neurali. Utilizza array multidimensionali, noti anche come tensori, che gli consentono di eseguire diverse operazioni su un particolare input.
Poiché è di natura altamente parallela, può addestrare più reti neurali e GPU per modelli altamente efficienti e scalabili. Questa funzionalità di TensorFlow è anche chiamata pipelining.
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pip install tensorflow #se hai installato python 2
pip3 install tensorflow #se hai installato python 3Per verificare la corretta installazione, sempre dal tuo terminale digita :
Una volta premuto Invio, e aperto l'interprete Python, digita :
import tensorflow E premi invio, se non compare nessun messaggio di errore l'installazione è andata a buon fine
6. Keras
Keras viene utilizzato principalmente per creare modelli di apprendimento profondo, in particolare reti neurali. È basato su TensorFlow e Theano e ti consente di creare reti neurali in modo molto semplice. Poiché Keras genera un grafico computazionale utilizzando l'infrastruttura back-end, è relativamente lento rispetto ad altre librerie.
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import keras E premi invio, se non compare nessun messaggio di errore l'installazione è andata a buon fine
7. SciPy
Come suggerisce il nome, SciPy è utilizzato principalmente per le sue funzioni scientifiche e le funzioni matematiche derivate da NumPy. Alcune funzioni utili fornite da questa libreria sono le funzioni di statistica, le funzioni di ottimizzazione e le funzioni di elaborazione del segnale. Per risolvere equazioni differenziali e fornire l'ottimizzazione, include funzioni per il calcolo numerico degli integrali. Alcune delle applicazioni che rendono importante SciPy sono:
Elaborazione di immagini multidimensionali
Capacità di risolvere trasformate di Fourier ed equazioni differenziali
Grazie ai suoi algoritmi ottimizzati, può eseguire calcoli di algebra lineare in modo molto robusto ed efficiente
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Una volta premuto Invio, e aperto l'interprete Python, digita :
import scipy E premi invio, se non compare nessun messaggio di errore l'installazione è andata a buon fine
8. Statsmodels
Statsmodels è un'ottima libreria per fare statistiche hardcore. Questa libreria multifunzionale è una miscela di diverse librerie Python, che prende le sue caratteristiche grafiche e funzioni da Matplotlib, per la gestione dei dati, usa Pandas, per la gestione di formule R-like, usa Pasty ed è costruita su NumPy e SciPy.
In particolare, è utile per creare modelli statistici, come OLS, e anche per eseguire test statistici.
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pip install statsmodels #se hai installato python 2
pip3 install tensstatsmodelsorflow #se hai installato python 3Per verificare la corretta installazione, sempre dal tuo terminale digita :
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import statsmodels E premi invio, se non compare nessun messaggio di errore l'installazione è andata a buon fine
9. Plotly
Plotly è sicuramente uno strumento indispensabile per la creazione di visualizzazioni poiché è estremamente potente, facile da usare e ha un grande vantaggio di essere in grado di interagire con le visualizzazioni.
Insieme a plotly c'è Dash, uno strumento che ti consente di creare dashboard dinamici utilizzando visualizzazioni Plotly. Dash è un'interfaccia Python basata sul Web che elimina la necessità di JavaScript in questi tipi di applicazioni Web analitiche e consente di eseguire questi grafici online e offline.
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Per verificare la corretta installazione, sempre dal tuo terminale digita :
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import plotly E premi invio, se non compare nessun messaggio di errore l'installazione è andata a buon fine
10. Seaborn
Costruito sulla parte superiore di Matplotlib, seaborn è una libreria efficace per la creazione di diverse visualizzazioni.
Una delle caratteristiche più importanti di Seaborn è la creazione di dati visivi amplificati. Alcune delle correlazioni che inizialmente non sono ovvie possono essere visualizzate in un contesto visivo, consentendo ai Data Scientist di comprendere i modelli in modo più appropriato.
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Per verificare la corretta installazione, sempre dal tuo terminale digita :
Una volta premuto Invio, e aperto l'interprete Python, digita :
import seaborn E premi invio, se non compare nessun messaggio di errore l'installazione è andata a buon fine
Grazie ai suoi temi personalizzabili e alle interfacce di alto livello, fornisce visualizzazioni di dati straordinarie e ben progettate, rendendo quindi le trame molto attraenti, che possono, in seguito, essere mostrate alle parti interessate.
Grazie mille per aver letto l'articolo.
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