Поиск по сайту Поиск

10 полезных Python-библиотек для Data Science

Предсказать окупаемость проекта, улучшить транспортное движение и вычислить спрос на товары в определенных условиях — всё это возможно с Data Scince. А Python в области анализа данных и машинного обучения используется как основной язык. Для удобства к нему подключают библиотеки — файлы с готовыми шаблонами кода. В статье делимся подборкой таких библиотек.

Pandas — для первичного анализа

Pandas — почти как Excel, но гораздо круче. С ее помощью можно обрабатывать большие объемы данных. Библиотека относится к opensource-проектам, то есть ее исходный код находится в открытом доступе, а вносить пояснения и дополнения могут все пользователи. На официальном сайте есть подробная инструкция по установке пакета. 

Особенность pandas в том, что она подходит для работы с уже структурированными табличными, или, как их еще называют, панельными данными. Отсюда и название библиотеки — PANel DAta. Pandas позволяет подготовить данные для их дальнейшего использования в машинном обучении: обрабатывать большие объемы информации, создавать графики и диаграммы, проводить статистический анализ данных. 

С помощью pandas можно: 

  1. Создавать таблицы: pandas позволяет работать с такими форматами, как CSV, JSON или XML. Кроме того, библиотека помогает преобразовать разные форматы данных в пригодные для анализа на Python. 
  2. Обрабатывать данные: фильтровать, сортировать, агрегировать (преобразование набора данных в один отчет) и преобразовывать данные. 
  3. Визуализировать данные: создавать линейные графики, столбчатые диаграммы, круговые диаграммы и сводные отчеты.
  4. Работать с базами данных: pandas можно использовать, например, для чтения и записи данных в MySQL, PostgreSQL или MongoDB.

Пример расчетов с pandas для создания таблицы с двумя колонками 'column1' и 'column2': 

NumPy — для работы с массивами чисел 

Массив данных — упорядоченный набор элементов одного типа, который позволяет эффективно хранить и обрабатывать большие объемы данных. Массивом может быть, например, список покупок с информацией о покупателе, цене и названии продукта. Двумерный массив выглядит, как таблица Excel, — две оси и ячейки. 

NumPy — еще один наиболее широко используемый Python-пакет, библиотека для работы с многомерными массивами чисел. Полное название библиотеки — Numerical Python extensions (Числовые расширения Python). Как и pandas, у нее открытый исходный код, доступный для пользователей. Библиотека содержит мощные инструменты для численных расчетов, обработки изображений и других задач, связанных со сложными математическими операциями над массивами данных.

Для чего полезна библиотека NumPy:

  1. Обработка и анализ больших объемов данных, например, для научных исследований или магазинов. Например, если необходимо сократить затраты на доставку и уменьшить процент возврата товаров, можно математически высчитать популярные категории товаров и оптимальные способы доставки.
  2. Машинное обучение: с помощью NumPy можно создавать ML-модели. Это полезно, например, для анализа спроса в магазинах или исследования трафика на дорогах. 
  3. Анализ изображений: например, если нужно обнаружить какие-то объекты на фотографиях или определить конкретные характеристики. 
  4. Финансовый анализ: с NumPy проще анализировать отчеты о прибыли и убытках, балансовые ведомости, составлять финансовые прогнозы. Так компаниям будет проще принимать обоснованные инвестиционные решения и оценивать риски.
  5. Обработка видео: NumPy можно применять для обработки видео, распознавания лиц или захвата движения. Это позволяет компаниям анализировать видеоданные и выявлять потенциальные угрозы безопасности или нарушения правил — например, когда нужно определить, носят ли сотрудники маски на рабочем месте. 

Matplotlib — для создания графиков и визуализации данных

Графики всегда воспринимаются легче бесконечных таблиц. Особенно, если дело касается анализа данных и сравнения метрик. С помощью Matplotlib можно создавать графики разных видов и интегрировать их в приложения через API. 

Линейные, точечные, круговые диаграммы, гистограммы, спектрограммы, контурные графики — с библиотекой доступны визуализации любой сложности.

Пример гистограммы с несколькими наборами данных, построенной с помощью Matplotlib
Пример гистограммы с несколькими наборами данных, построенной с помощью Matplotlib

SciPy — для математических задач

SciPy — библиотека для сложных инженерных и научных расчетов, основанная на NumPy. Если NumPy предназначена для базовых вычислений, то SciPy — для более глубокого анализа, в ней больше методов и функций. 

Примеры задач, которые можно решить с библиотекой SciPy: 

  • Вычисление вероятностей: например, если вам нужно определить вероятность того, что пользователь выберет конкретный продукт, или вероятность, что в заданный момент времени произойдет конкретное событие. 
  • Расчет математических функций: возведение в степень, извлечение корня, логарифмирование, решение дифференциальных уравнений.
  • Работа с генетическими алгоритмами, например, для оптимизации гиперпараметров модели машинного обучения.
  • Обработка изображений: можно фильтровать изображения по какому-либо признаку и находить определенные объекты.

Пример применения SciPy для вывода статистических характеристик каждого элемента выборки:

Plotly — для трехмерной визуализации данных

Еще одна библиотека с открытым исходным кодом и мощный инструмент для визуализации данных. В отличие от Matplotlib Plotly позволяет создавать не просто разные виды диаграмм, а делать их объемными и интерактивными — например, если вы хотите, чтобы пользователи могли взаимодействовать с ними. 

Plotly обладает множеством дополнительных функций: настройка внешнего вида графика, добавление анимаций, таймеров и других элементов управления. Это делает ее удобной для использования в разных областях, от научных исследований до маркетинга.

Пример анимированной фигуры, созданной с помощью библиотеки Plotly
Пример анимированной фигуры, созданной с помощью библиотеки Plotly

Кроме того, с помощью Plotly можно экспортировать результаты в формате JSON для работы в других приложениях. 

TensorFlow — для создания нейросетей любой сложности 

TensorFlow — открытая комплексная платформа для машинного обучения. Она позволяет создавать нейронные сети с высокой точностью и скоростью. Библиотеку разработали в Google и сейчас ее используют во многих проектах, включая создание чат-ботов, голосовых помощников и систем распознавания речи. При этом она поддерживает не только Python, а еще Java и C++.

Возможности TensorFlow:

  • создание глубоких нейронных сетей (Deep Learning), которые могут обрабатывать большие объемы данных и выполнять сложные задачи;
  • оптимизация работы нейросетей и ускорение процесса обучения;
  • использование различных типов данных для обучения модели: например, можно применять изображения или текстовые данные для создания более сложных моделей;
  • создание чат-ботов, голосовых помощников.
Пример архитектуры сверточной нейросети в TensorFlow
Пример архитектуры сверточной нейросети в TensorFlow

Keras — для глубокого обучения

Keras — надстройка над TensorFlow, узко специализированная библиотека для глубокого машинного обучения. Она не выполняет сложных математических вычислений, зато позволяет быстро создать модели, с помощью которых происходит обучение нейросетей. 

Что можно делать с помощью Keras:

  • создавать и обучать нейронные сети с использованием различных архитектур (принцип построения сети);
  • использовать библиотеку TensorFlow для ускорения работы нейронной сети (о том, как это работает, мы подробно рассказывали в статье о фреймворках);
  • задавать настройки параметров модели: количество слоев, число нейронов в каждом слое, скорость обучения, размер пакета;
  • генерировать изображения и видео на основе данных, визуализировать модели;
  • обучать нейронные сети с использованием исторических данных;
  • обрабатывать естественный язык, включая машинный перевод, классификацию текста и другие параметры.

Dask — для параллельных вычислений 

Параллельные вычисления — задействование нескольких вычислительных устройств для одновременного выполнения процессов одной программы или одного проекта. 

Dask — распределенная библиотека с открытым исходным кодом для параллельных вычислений и масштабирования. Она приходит на помощь тогда, когда другим библиотекам для вычислений, например NumPy, сложно обработать большие объемы данных. 

Одно из преимуществ Dask — возможность масштабировать вычисления на персональном компьютере до нескольких ядер. Кроме того, Dask отлично интегрируется с NumPy, Pandas и некоторыми другими фреймворками. 

Насколько большие объемы данных может обработать Dask? Например, в Walmart, американском оптовом магазине, библиотеку используют для прогнозирования спроса 500 миллионов комбинаций товаров. В число компаний, которые применяют Dask, входят также General Motors, Nvidia и NASA.

Statsmodels — для изучения статистических данных

StatsModels — библиотека статистических методов. С ее помощью можно анализировать большие объемы данных. Она предназначена для анализа данных и прогнозирования на основе математических моделей. 

Дело в том, что у Python мало встроенных возможностей для статистических вычислений, но с помощью StatsModels можно проводить сложные вычисления, проверку гипотез, оценку параметров модели, регрессионный и кластерный анализ. 

StatsModels может быть полезна различным специалистам, работающим в области статистики и экономики: аналитики используют библиотеку для проведения исследований и оценки рисков при принятии решений; бизнесмены — для прогнозирования продаж и определения эффективности маркетинговых кампаний.

⌘⌘⌘

Конечно, это далеко не все библиотеки на Python, которые используются для работы с большими данными. Но этого достаточно, чтобы провести первичный и глубокий анализ, работать со статистикой, визуализировать результаты, создавать и обучать нейронные сети. Только не забудьте выбрать подходящую инфраструктуру для ваших AI- и ML-проектов 😉

Какие показатели нужно отслеживать новому бизнесу? 10 главных метрик

Полный список финансовых показателей, которые нужно учитывать при запуске и развитии бизнеса. С формулами, комментариями и понятными примерами расчета. (далее…)
Read More

Драма Microsoft и Apple: от вражды до сотрудничества

Техногиганты всё время своего существования судились, обменивались колкостями и пытались обогнать друг друга по уровню новаторства в разработках. Наши коллеги...
Read More

Как компании меняли свой бренд из-за испорченной репутации: три кейса

В бизнесе нет страховки от ошибок — любой промах отражается на репутации. И иногда исправить ситуацию может только ребрендинг и...
Read More

Запускаем email-рассылку: как не попасть в спам при отправке писем

В статье рассказываем, почему рассылки попадают в спам, и делимся советами, как сделать так, чтобы письма всегда доставлялись до адресатов....
Read More

Ключ к успешному продвижению: что такое SMM-стратегия и как ее составить

Разберем, что такое SMM-стратегия, зачем она нужна и как эффективно использовать социальные сети для решения бизнес-задач. (далее…)
Read More

Новогодний маркетинг: лучшие приемы праздничной рекламы

Для бизнеса Новый год и Рождество — время всплеска продаж и увеличения прибыли. А способствуют этому всем знакомые персонажи: от...
Read More

Россияне предпочитают .ru вместо .com, а Дональд Трамп проиграл доменный спор за mar-a-lago.com

Рассказываем самые интересные новости доменного мира. (далее…)
Read More

Прокрастинация: что такое, виды и как бороться

Прокрастинатор полон идей и амбиций, но ему часто не хватает самодисциплины и силы воли, чтобы начать действовать. Что заставляет нас...
Read More

Что нужно покупателям в 2024: 5 трендов электронной коммерции

Ежегодно рынок e-commerce в России растет на треть, а в 2024 году, по прогнозам экспертов, его оборот составит более 7,2...
Read More

Гайд: стильный интернет-магазин на WordPress с помощью двух инструментов

Онлайн-торговля растет на 40-50% в год, поэтому открыть свой интернет-магазин никогда не поздно. Для старта не понадобятся знания HTML и...
Read More