Data Science üçün top 10 Python kitabxanası
  • Qönçə Muradlı
  • 18 Yanvar 2020

Data Science üçün top 10 Python kitabxanası

                                      Data Science üçün top 10 Python kitabxanası(Python library)

Python dili artıq proqram təminatçılarına PC, oyun, mobil və digər müəssisə proqramlarını yaratmağa imkan yaradır. Bu data dünyasında istifadəçilər alış zamanı müvafiq məlumatı tələb edir. Elə buna görə də, data alimlərindən də öz növbəsində böyük həcmdə data şəbəkəsini emal edərək faydalı mülahizələr tələb olunur.

Bu bloqda Data Science (eyni zamanda əlaqəli əməliyyatlar) üçün faydalı ola biləcək bir neçə Python kitabxanası haqqında məlumat verməyə çalışacam

1.NumPy

Data ilə işləyən alimlər və proqramistlər üçün NumPy ilk üsullardan biri olmaqla (bəlkə də birincisi) elmi hesabları aparmaq üçün əlvərişli olan Pyhton paketidir. NumPy-in köməyi ilə n ölçülü obyeklər silsiləsi, C, C++, Fortan proqram əsaslı inteqrasiya üsulları, mürəkkəb riyazi əməliyyatlar həyata keçirmək üçün funksiyalar (Fourier transformasiyası kimi), xətti cəbr, təsadüfi kəmiyyətlər və s. düzəltmək mümkündür. NumPy eyni zamanda geniş ümumi datanı emal etmək üçün çoxölçülü konteyner kimi də istifadə olunur. Belə ki, siz həyata keçiriləcək əməliyyatların növlərini seçərək öz data bazanızı effektiv şəkildə birləşdirə bilərsiniz.

NumPy Transorflow platformasının daxilində yerləşdirilir və digər Machine Learning platformaları onların əməliyyatlarını daxildən gücləndirir. Bu, Array interfeysi olduğu üçün bizə böyük data şəbəkələrini dəyişdirmək və yenidən müəyyənləşdirmək üçün müxtəlif seçim imkanı yaradır. Bu şəkillərin emalı üçün səs dalğalarının təsviri və digər binar əməliyyatlarda istifadə oluna bilər. Əgər siz özünüzü Data Science və ya Machine Learning-də görürsünüzsə, real data şəbəkəsini emal etmək üçün NumPY haqqında düzgün anlayışınızın olması vacibdir.

2.Theano

Theano data alimlərinə hesablama əməliyyatları ilə bağlı olaraq geniş ölçülü silsilə yaratmağa imkan verən daha bir Python kitabxanasıdır. Bu daha çox TensorFlowa oxşardır, lakin yeganə fərq elə də səmərəli olmamasındadır.

Bu paylanılmış və paralel hesablama əsaslı tapşırıqlar üçün istifadə olunur və onun vasitəsilə silsilə əsaslı riyazi hesablamanı optimallaşdırmaq, əks etdirmək, qiymətləndirmək mümkündür. Bu sistem GPU (Graphics Processing Unit) əsaslı struktura görə əməliyyatları CPU (Central Unit Processing) infrastrukturdan daha sürətli şəkildə emal edir.

Sürətli qiymətləndirmə üçün olan C dinamik kod generatoru data alimləri arasında məşhurdu. Bu zaman ümumi modeldə olan qüsurları müəyyən etmək üçün onlar unit-testingdən istifadə edə bilərlər.

3.Keras

Keras inteqrasiya üçün yüksək dərəcəli neyron şəbəkə APİ-lərinə(Application Programming İnterface) imkan verən Python kitabxanalarının ən güclülərindən biridir. Keras sürətli hesablamağa imkan verən mürəkkəb araşdırmalarda rastlanan çətinlikləri azaltmaq üçün yaradılıb. Sürətli prototip hazırlamağa icazə verir, təkrarlanan və yığılma şəbəkələrini həm ayrılıqda, həm də onların birləşməsini GPU və CPU üzərində icrasını təmin edir.

Keras koqnitiv yükündəki (cognitive load) cəhdləri sadə APİ-lər ilə azaldaraq istifadəçiyə münasib mühit təmin edir. Modul təbiətinə əsasən, yeni bir model hazırlamaq üçün sinir təbəqələrindən, optimallaşdırıcılardan, aktivləşdirmə funksiyalarından və s. olan müxtəlif növ modullardan istifadə etmək olar.

Bu, Pythonda yazılmış açıq mənbə kitabxanasıdır. Yeni modullar əlavə etməkdə çətinlik çəkən data alimləri üçün Keras siniflər və funksiyalar olaraq asanlıqla bunu etməkdə mümkün olduğundan da yaxşı bir seçimdir.

4. PyTorch

PyTorch data alimləri və tədqiqatçıları üçün ən böyük Machine Learning kitabxanalarından biri hesab olunur. Bu, onlara dinamik hesablama qrafiklərinin dizaynında, GPU-lar vasitəsilə tezləşdirilmiş sürətli tensor hesablamalarında və digər mürəkkəb tapşırıqlarda kömək edir. Neyron şəbəkə alqoritmlərində PyTorch API effektiv rol oynayır.

Hibrid qabaq-arxa PyTorch(hybrid front-end PyTorch) platforması istifadə üçün çox asandır, optimallaşdırma üçün qrafik rejiminə keçməyə imkan verir. Asenkron kollektiv əməliyyatlarda dəqiq nəticələrə nail olmaq və eyni səviyyəli ünsiyyət qurmaq üçün istifadəçilərə yerli dəstək verir.

Native ONNX-in (Open Neural Network Exchange) dəstəyi ilə vizualizatorlara, platformalara, işləmə dövrlərinə və digər müxtəlif mənbələrə istifadə modelləri ixrac edilə bilər. PyTorch-un ən yaxşı tərəfi istifadə olunan mənbələrin asan miqyaslanmasına bulud əsaslı(cloud based) bir mühit təmin etməsidir.

Bu kitabxana Torch adlanan başqa bir ML kitabxanasının konsepsiyası üzərində hazırlanmışdır. Son bir neçə ildən bəri, PyTorch data mərkəzli tələblərin artması səbəbindən data alimləri arasında daha çox məşhurlaşır.

5. SciPy

SciPy tədqiqatçılar, proqramistlər və data alimləri üçün digər bir Python kitabxanasıdır. Bu sistemi SciPy dəstəsi (SciPy stack) və kitabxanası ilə qarışdırmayın. O, hesablama üçün statistika, optimallaşdırma, inteqrasiya və xətti cəbr paketlərini təqdim edir. O, daha çox mürəkkəb riyazi problemlərli  həll etmək üçün NumPy konsepsiyasına əsaslanır.

Bu optimallaşdırma və inteqrasiya üçün ədədi ardıcıllıqları təqdim edir. Seçmək üçün alt modulların müxtəlif növlərini özündə saxlayır. Əgər Data Science karyeranıza elə indicə başlamısınızsa, SciPy sizə bütün ədədi hesablama işlərində istiqamətləndirmə üçün kömək edə bilər.

Biz Python proqramlaşdırmasının data alimlərinə böyük və qurulmamış data şəbəkəsinin təhlilində necə kömək olduğunu müşahidə edə bilərik. TensorFlow, SciKit-Learn, Eli5 kimi digər kitabxanalar da bu səfər zamanı onlara kömək edə bilər.

6. PANDAS

PANDAS Python Data Təhlili Kitabxanası olaraq adlandırılır. PANDAS yüksək performanslı data quruluşları və analiz alətlərindən istifadə üçün digər bir açıq mənbə olan Python kitabxanasıdır. Numpy paketi üzərində qurulmuşdur. Əsas data quruluşu olaraq DataFrame-i ehtiva edir.

DataFrame ilə cərgələr və sütunlar üzərində manipulyasiya etməklə cədvəllərdən məlumatları saxlaya və idarə edə bilərsiniz. Kvadrat mötərizədə qeyd kimi metodlar data təhlili tapşırıqlarında insan rolunu azaldır. Burada CSV, SQL, HDFS və ya excel və s. kimi formatlarda olsalar da, oxumaq və yazmaq tapşırıqlarını yerinə yetirən yaddaş data strukturlarına daxil olmaq üçün vasitələr əldə edə biləcəksiniz.

7. PyBrain

PyBrain Pythonda mövcud olan digər güclü modul ML kitabxanasıdır. PyBrain Python əsaslı Gücləndirmə Təhsili(Python Based Reinforcement Learning), Süni İntellekt(Artificial Intelligence) və Neyron Şəbəkə Kitabxanasını (Neural Network Library) dəstəkləyir. Təzə başlamış data alimləri üçün bu növ inkişaf etmiş tədqiqatlara münasib modullar və alqoritmlər təklif edir. Təkamül üçün olan alqoritmlər, neyron şəbəkələri, nəzarət edilən və nəzarətsiz öyrənmə üçün müxtəlif növləri var. Real həyatda, neyron şəbəkəsində inkişaf etdirilən ən yaxşı vasitə olaraq meydana gəlmişdir.

8. SciKit-Learn

Scikit-Learn data təhlili və mining-related tapşırıqlar üçün sadə bir üsuldur. Bu, BSD tərkibində açıq-mənbə və lisenziyalıdır. Hər kəs müxtəlif kontekstlərə giriş və ya yenidən istifadə edə bilər. SciKit Numpy, Scipy və Matplotlib üzərində hazırlanmışdır. Təsnifat, reqressiya və qrupları idarə etmək, spam, görüntü tanınması, səhm qiymətləri, müştərilərin seqmentləşdirilməsi və s. üçün istifadə edilir və eyni zamanda ölçülərin azaldılması, model seçimi imkanı verir.

9. Matplotlib

Python-un bu 2D planlama kitabxanası müvafiq platformalara uyğun olan bir çox formatda fiqurlar çeşidlərini dizayn etdiyi üçün data alimləri arasında çox məşhurdur. Onları Python kodlarında, IPython shellsdə və ya Jupyter notebookunda, tətbiq serverlərində asanlıqla istifadə etmək mümkündür. Matplotlib ilə histoqramlar, süjetlər, bar chart, scatter plots və s. edə bilərsiniz.

10. Tensorflow

Bu açıq mənbə kitabxanası Google tərəfindən aşağı data qrafiklərini Machine Learning alqoritmləri ilə hesablamaq üçün tərtib edilmişdir. Neyron şəbəkələrinin işinin hazırlamasına olan yüksək tələbatı ödəmək üçün yaradılmışdır. Bu, yalnız Google rater tərəfindən hazırlanan elmi hesablamalarla məhdudlaşmır, eyni zamanda məşhur real dünya tətbiqində də geniş istifadə olunur.

Yüksək performans və uyğun strukturası səbəbindən bütün CPU, GPU və ya TPU'lar üçün yerləşdirmə PC cihazlarını kənar cihazlara qruplaşdıran asan bir iş halına gəlir.

                                     


Paylaş: