Python

Die 15 wichtigsten Python Bibliotheken für Datenanalyse und maschinelles Lernen

Als Programmiersprache für Data Science stellt Python einen Kompromiss zwischen der Sprache R, die sich schwerpunktmäßig auf Datenanalyse und -visualisierung konzentriert, und Java, die as Rückgrat vieler großangelegter Anwendungen bildet, dar. Diese Flexibilität bedeutet, dass Python als ein einziges Tool fungieren kann, dass Ihren gesamten Workflow zusammenführt.

Python ist häufig die erste Wahl für Entwickler, die bei ihrer Arbeit statistische Techniken oder Datenanalysen anwenden müssen, oder für Datenwissenschaftler, deren Aufgaben in Webanwendungen oder Produktionsumgebungen integriert werden müssen. Python glänzt insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens. Die Kombination aus maschinellen Lernbibliotheken und Flexibilität macht Python einzigartig. Python ist bestens geeignet für die Entwicklung von anspruchsvollen Modellen und Vorhersagemodule, die direkt in Produktionssysteme eingebunden werden können.

Eine der größten Stärken von Python ist die umfangreiche Bibliothek. Bibliotheken sind Sätze von Routinen und Funktionen, die in einer bestimmten Sprache geschrieben sind. Ein robuster Satz von Bibliotheken kann die Arbeit von Entwicklern ungemein erleichtern, komplexe Aufgaben auszuführen, ohne viele Codezeilen umschreiben zu müssen. In diesem Artikel stellen wir Ihnen einige der Bibliotheken vor.

Basisbibliotheken für Datenanalyse

Dies sind die grundlegenden Bibliotheken, die Python von einer universellen Programmiersprache in ein leistungsfähiges und robustes Werkzeug für die Datenanalyse und -visualisierung verwandeln. Sie werden manchmal als SciPy-Stapel bezeichnet und bilden die Grundlage für die Spezialwerkzeuge.

NumPy

ist die grundlegende Bibliothek für wissenschaftliches Rechnen in Python, und viele der Bibliotheken in dieser Liste verwenden NumPy-Arrays als grundlegende Ein- und Ausgänge. Kurz gesagt, NumPy führt Objekte für mehrdimensionale Arrays und Matrizen ein, sowie Routinen, die es Entwicklern erlauben, erweiterte mathematische und statistische Funktionen auf diesen Arrays mit so wenig Code wie möglich auszuführen.

SciPy

baut auf NumPy auf, indem es eine Sammlung von Algorithmen und High-Level-Befehlen zur Manipulation und Visualisierung von Daten hinzufügt. Das Paket enthält außerdem Funktionen zur numerischen Berechnung von Integralen, zur Lösung von Differentialgleichungen, Optimierung und mehr.

Pandas

fügt Datenstrukturen und Werkzeuge hinzu, die für die praktische Datenanalyse in Finanz-, Statistik-, Sozial- und Ingenieurwissenschaften konzipiert sind. Pandas eignet sich gut für unvollständige, unordentliche und unmarkierte Daten (d. h. Für die Art von Daten, mit denen Sie wahrscheinlich in der realen Welt konfrontiert werden) und bietet Werkzeuge zum Formen, Zusammenführen, Umformen und Aufteilen von Datensätzen.

IPython

erweitert die Funktionalität von Pythons interaktivem Interpreter um eine aufgemotzte interaktive Shell, die Introspektion, Rich Media, Shell-Syntax, Tab-Vervollständigung und Befehlsarchiv-Abruf ergänzt. Es fungiert auch als ein integrierter Interpreter für Ihre Programme, der insbesondere für das Debuggen nützlich sein kann. Wenn man jemals Mathematica oder MATLAB verwendet haben, so wird man sich mit IPython wohlfühlen.

Matplotlib

ist die Standard-Python-Bibliothek zum Erstellen von 2D-Diagrammen und Diagrammen. Die API ist ziemlich low-level, d.h. es erdordert mehrere Befehle, um gut aussehende Graphen und Zahlen zu erzeugen im Vergleich zu einigen   fortgeschritteneren Bibliotheken. Der Vorteil ist jedoch eine größere Flexibilität. Mit genügend Befehlen kann man mit matplotlib fast jede beliebige Grafik erstellen.

Bibliotheken für das maschinelle Lernen

Maschinelles Lernen steht an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und statistischer Analyse. Indem man Computer mit realen Datenmengen trainieren, kann man Modelle erstellen, die genauere und ausgefeiltere Vorhersagen treffen, egal ob es darum geht, bessere Wegbeschreibungen zu bekommen oder Computer zu bauen oder z.B. Sehenswürdigkeiten nur durch das Betrachten von Bildern identifizieren können. Die folgenden Bibliotheken geben Python die Fähigkeit, eine Reihe von maschinellen Lernaufgaben anzugehen, von grundlegenden Regressionen bis zum Trainieren komplexer neuronaler Netze.

scikit-learn

baut auf NumPy und SciPy auf, indem es eine Reihe von Algorithmen für allgemeine maschinelle Lern- und Data Mining-Aufgaben hinzufügt, einschließlich Clustering, Regression und Klassifizierung. Als Bibliothek hat scikit-learn viel zu bieten. Seine Werkzeuge sind gut dokumentiert und unter den mitwirkenden Entwicklern sind viele Maschine Learning Experten. Darüber hinaus ist es eine sehr hilfreiche Bibliothek für Entwickler, die nicht zwischen verschiedenen Versionen desselben Algorithmus wählen möchten. Durch seine Mächtigkeit und Benutzerfreundlichkeit ist die Library sehr beliebt, u.a. auch bei Startups wie Evernote, OKCupid, Spotify und Birchbox.

Theano

verwendet eine NumPy-ähnliche Syntax, um mathematische Ausdrücke zu optimieren und auszuwerten. Was Theano unterscheidet, ist, dass es die GPU der Grafikkarte des Computers nutzt. Damit sind datenintensive Berechnungen bis zu 100x schneller als über die CPU durchgeführte Rechenoperationen. Die Geschwindigkeit von Theano macht es somit besonders interessant für Deep Learning und andere rechenintensive Aufgaben.

TensorFlow

ist ein weiterer hochkarätiger Teilnehmer im Bereich Machine Learning. TensorFlow ist von Google als Open-Source Nachfolger von DistBelief, ihrem früheren Framework für das Training neuronaler Netze, entwickelt worden. Das Framework verwendet ein System aus mehrschichtigen Knoten, mit denen man künstliche neuronale Netzwerke mit großen Datenmengen schnell einrichten, trainieren und bereitstellen kann. Google nutzt z.B. die Möglichkeiten von TensorFlow um in seiner Spracherkennungs-App Objekte in Fotos zu identifizieren oder gesprochene Wörter zu verstehen.

Bibliotheken für Data Mining und die natürliche Sprachverarbeitung

Was ist, wenn man nicht die Möglichkeit hat, auf riesige Datenmengen zuzugreifen? Für viele Unternehmen sind die Daten, die sie benötigen, nicht vorab zusammengestellt worden – sie müssen noch entweder aus Dokumenten oder Webseiten extrahiert werden. Die folgenden Bibliotheken sind für eine Vielzahl Data Mining Aufgaben konzipiert, wie zum Beispiel der Extraktion von Informationen aus Websites bis hin zur Umwandlung von natürlicher Sprache in Daten.

Scrapy

ist eine Bibliothek zum Erstellen von Spiderbots, um das Web systematisch zu crawlen und strukturierte Daten wie Preise, Kontaktinformationen und URLs zu extrahieren. Ursprünglich für Web Scraping entwickelt, kann Scrapy auch Daten aus APIs extrahieren.

NLTK

ist ein Satz von Bibliotheken, die für Natural Language Processing (NLP) entwickelt wurden. Die grundlegenden Funktionen von NLTK ermöglichen es Ihnen, Text zu markieren, benannte Entitäten zu identifizieren und Parser-Bäume anzuzeigen, die wie Satzdiagramme Teile von Sprache und Abhängigkeiten aufdecken. Somit erhält man die Möglichkeit, kompliziertere Dinge wie Sentiment-Analysen durchzuführen oder automatische Textzusammenfassungen zu generieren.

Pattern

kombiniert die Funktionalität von Scrapy und NLTK in einer umfangreichen Bibliothek, die als Out-of-the-Box-Lösung für Web-Mining, NLP, maschinelles Lernen und Netzwerkanalyse dienen soll. Zu seinen Tools gehören ein Web-Crawler; APIs für Google, Twitter und Wikipedia; und Textanalysealgorithmen wie Parsebäume und Sentiment Analysen, die mit nur wenigen Codezeilen ausgeführt werden können.

 

Bibliotheken für Plotting und Visualisierungen

Die beste und raffinierteste Analyse ist bedeutungslos, wenn Sie sie nicht an andere Personen weitergeben können. Die folgenden Bibliotheken bauen auf matplotlib auf, mit denen man mühelos visuell ansprechendere und anspruchsvollere Diagramme und Karten erstellen kann, unabhängig davon, welche Art von Analyse man durchführen möchte.

Seaborn

ist eine beliebte Visualisierungsbibliothek, die auf der Grundlage von matplotlib aufbaut. Die erste Sache, die man bei Seaborn bemerken wird, ist, dass die Standardstile viel anspruchsvoller als die von matplotlibs sind. Mit Seaborn sind grafisch sehr hochwertige Plots wie Heat Maps, Zeitreihen und Violin-Plots generierbar.

Bokeh

ermöglicht die Erstellung interaktive, zoombare Diagramme in modernen Webbrowsern mithilfe von JavaScript-Widgets. Ein weiteres nettes Feature von Bokeh ist, dass es mit drei Ebenen der Benutzeroberfläche, von High-Level-Abstraktionen, mit denen Sie schnell komplexe Plots erstellen können, bis hin zu einer Low-Level-Ansicht, die maximale Flexibilität für App-Entwickler bietet.

Basemap

unterstützt das Hinzufügen einfacher Karten zu matplotlib , indem die Koordinaten von matplotlib übernommen und auf mehr als 25 verschiedene Projektionen angewendet werden. Die Bibliothek Folium baut auf Basemap auf und ermöglicht die Erstellung von interaktiven Webkarten, ähnlich den JavaScript-Widgets von Bokeh.

NetworkX

Mit dieser Bibliothek kann man Graphen und Netzwerke erstellen und analysieren. Es wurde entwickelt, um sowohl mit standardmäßigen als auch mit nicht standardmäßigen Datenformaten zu arbeiten, was es besonders effizient und skalierbar macht. Mit diesem Features ist NetworkX besonders gut geeignet zur Analyse komplexer sozialer Netzwerke.

 


Abschließend wollen wir auf einen Artikel auf Stack Overflow verweisen, der die stetig wachsende Beliebtheit der Programmiersprache Python belegt.

The Incredible Growth of Python

Ihr AISOMA Team