g u t x .com.tr İpek yolu - Çin'i anlamaya götürürüm

Tek noktadan veri işleme! Bu 15 Python kütüphanesi bilinmelidir

Tam metin 3118 kelime ve beklenen öğrenme süresi 13 dakikadır

Kaynak: searchenginejournal

Bir veri bilimcisi veya veri analisti iseniz veya sadece bu sektörle ilgileniyorsanız, aşağıdaki bu popüler ve çok faydalı Python kitaplıklarını bilmelisiniz.

Veri toplama, temizleme ve dönüştürmeden veri görselleştirme, görüntü tanıma ve web sayfası korelasyonuna kadar, bu 15 Python kitaplığı geniş bir yelpazeyi kapsıyor. Bu makale onları tanıtacak.

Muhtemelen bazılarını zaten biliyorsunuzdur, ancak bilmiyorsanız, iyi bir anlayışa sahip olmanızı şiddetle tavsiye ederim.

Veri toplama

Kaynak: unsplash

Çoğu veri analizi projesi, veri toplama ve çıkarma ile başlar. Bazı durumlarda, şirket için mevcut problemlerle uğraşırken, şirket ilgili veri setlerini sağlayabilir. Ancak bazen hazır veriler olmayabilir ve veri mühendislerinin bunları kendilerinin toplaması gerekir. En yaygın durum, veri mühendislerinin internetten kendi başlarına veri bulmaları gerektiğidir.

1. Hurda

Kaynak: letslearnabout

Web sayfalarından bilgi çıkarmak için bir Python web tarayıcısı yazmak için, Scrapy çoğu insanın düşündüğü ilk Python kütüphanesi olabilir. Örneğin, bir kullanıcı belirli bir şehirdeki tüm restoranların yorumlarını alabilir veya bir çevrimiçi alışveriş sitesinde belirli bir ürünün tüm incelemelerini toplayabilir.

Bu kitaplığın en yaygın kullanımı, bilginin URL veya XPath biçiminde görünüp görünmediğine bakılmaksızın, web sayfalarında görünen ilginç bilgi kalıplarını tanımlamak için kullanmaktır. Bu bilgilerin kalıpları netleştirildikten sonra, Scrapy, kullanıcıların gerekli bilgileri otomatik olarak çıkarmasına ve bir tablo veya JSON formatlı veri yapısı halinde düzenlemesine yardımcı olabilir.

Scrapy pip kullanılarak kolayca kurulabilir.

2. Selenyum

Kaynak: araç

Selenium tasarımcılarının asıl amacı, bunu otomatik bir web sitesi test çerçevesi içinde inşa etmekti, ancak geliştiriciler, onu bir web veri tarama aracı olarak kullanmanın daha iyi olduğunu buldular.

Kullanıcı ilgilendiği web sitesinde etkileşime girdikten sonra, Selenium genellikle işe yarar. Örneğin, kullanıcıların web sitesinde bir hesap açmaları, hesaplarında oturum açmaları ve istedikleri içeriği bulmak için birkaç düğmeyi veya bağlantıyı tıklamaları gerekebilir.

Yukarıdaki bağlantı bir JavaScript işlevi olarak tanımlanmıştır. Bu durumda Scrapy veya Beautiful Soup uygulamak çok uygun olmayabilir ancak Selenium kullanmak işlemi kolayca tamamlayabilir.

Selenium'un sıradan tarama kitaplıklarından çok daha yavaş çalıştığına dikkat edilmelidir. Bunun nedeni, Selenium'un Chrome gibi tarayıcıları başlatması ve tarayıcı koduyla tanımlanan tüm davranışları simüle etmesidir.

Bu nedenle, URL kalıpları veya Xpaths ile uğraşırken, son çare olarak Selenium yerine Scrapy veya Güzel Çorba kullanmak en iyisidir.

3. Güzel Çorba

Kaynak: gitconnected

Beautiful Soup, web sitesi içeriğini toplamak için kullanılabilecek başka bir Python kitaplığıdır. Endüstri genellikle BeautifulSoup'u öğrenmek için gereken sürenin Scrapy'yi öğrenmek için gerekenden çok daha kısa olduğuna inanır. Ek olarak, Güzel Çorba nispeten küçük ölçekli problemler veya tek seferlik görevler için daha uygundur.

Scrapy, kullanıcıların kendi "tarayıcılarını" geliştirmelerini ve bunları komut satırı üzerinden çalıştırmalarını gerektirirken, Beautiful Soup'u kullanırken yalnızca işlevlerini bilgisayara aktarması ve çevrimiçi olarak kullanması gerekir. Bu nedenle, kullanıcılar Beautiful Soup'u Jupyternotebook'larına bile uygulayabilirler.

Veri temizleme ve dönüştürme

Kaynak: unsplash

Veri temizleme ve dönüştürmenin önemi tekrarlanmaya gerek yoktur.Bu sorunu mükemmel bir şekilde çözebilecek birçok mükemmel Python kitaplığı vardır. Yazar, veri bilimcileri veya analistleri için gerekli olan birkaçını kısaca tanıtacaktır.

4. Pandalar

Burada Pandalardan bahsetmek biraz gereksiz olabilir.Veri işleyen bir pratisyen olduğunuz sürece, Pandalar'ı hiç kullanmamış olmanız imkansızdır.

Kullanıcılar, Pandalar veri çerçevesindeki verileri işlemek için Pandaları kullanabilir. Pandaların ayrıca, kullanıcıların veri dönüştürme gerçekleştirmesine yardımcı olacak çok sayıda yerleşik işlevi vardır.

Söylemeye gerek yok, Python'u iyi öğrenmek istiyorsanız Pandalar bir zorunluluktur.

5. Uykulu

Kaynak: araç

İster sıradan bir kullanıcı, ister bir veri bilimci veya analist olsun, Numpy, Pandas gibi, vazgeçilmez bir Python kitaplığıdır.

Numpy, Python'un nesne listesini kapsamlı bir çok boyutlu diziye genişletir. Aynı zamanda, Numpy'de çok sayıda yerleşik matematiksel işlev vardır, bu işlevler neredeyse kullanıcıların tüm hesaplama gereksinimlerini karşılayabilir. Normal koşullar altında, kullanıcılar Numpy dizisini matris olarak kullanabilir ve matris işlemlerini gerçekleştirebilir.

Çoğu veri bilimcisi Python kodunu yazmaya başladığında, ilk adımın aşağıdakileri girmek olduğuna inanıyorum:

numpy'yi np olarak içe aktar

pandaları pd olarak içe aktar

Bu nedenle, yukarıdaki iki kütüphanenin Python kullanıcıları arasında en popüler olduğu anlaşılabilir.

6. Spacy

Kaynak: araç

Spacy, son iki kütüphane kadar ünlü olmayabilir. Numpy ve Pandalar çoğunlukla sayısal verileri ve yapılandırılmış verileri işlemek için kullanılırken, Spacy kullanıcıların serbest metni yapılandırılmış verilere dönüştürmesine yardımcı olabilir.

Spacy, en popüler doğal dil işleme kütüphanelerinden biridir. Alışveriş sitelerinden çok sayıda ürün incelemesi aldıktan sonra, bunları analiz etmek için onlardan yararlı bilgiler çıkarmanız gerekir. Spacy, kullanıcının çalışmasına çok yardımcı olabilecek çok sayıda yerleşik işlev içerir. Örnekler arasında sözcük çözümleyicileri, adlandırılmış bireysel tanıma ve özel metin algılama bulunur.

Spacy'nin bir başka özelliği de birden çok dil sürümünü desteklemesidir. Resmi web sitesi, kütüphanenin 55'ten fazla dilde mevcut olduğunu iddia ediyor.

veri goruntuleme

Kaynak: unsplash

Veri görselleştirme, veri analizinin vazgeçilmez bir parçasıdır ve sadece sonuçların görselleştirilmesi ile veri içeriği açıklanabilir.

7. Matplotlib

Kaynak: scriptverse

Matplotlib, en kapsamlı Python veri görselleştirme kitaplığıdır. Bazı insanlar Matplotlib arayüzünün çirkin olduğunu düşünüyor, ancak en temel Python veri görselleştirme kütüphanesi olan Matplotlib'in, kullanıcıların görselleştirme hedefleri için en büyük olasılığı sağlayabileceğine inanıyorum.

JavaScript kullanan geliştiricilerin kendi tercih ettikleri görselleştirme kitaplıkları da vardır, ancak uğraştıkları görevler üst düzey kitaplıklar tarafından desteklenmeyen çok sayıda özel işlev içerdiğinde, geliştiricilerin D3.js kullanması gerekir. Aynı şey Matplotlib için de geçerli.

8. Kısaca

Resim kaynağı: pngitem

Verileri görselleştirmek için Matplotlib'e hakim olmanız gerektiğine kesinlikle inanıyorum, ancak çoğu durumda okuyucular Plotly'yi kullanmaya daha istekli, çünkü Plotly'yi kullanmak en renkli görüntüleri elde etmek için yalnızca en az kodu yazmak zorunda.

İster bir 3B yüzey haritası, ister haritaya dayalı bir dağılım haritası veya etkileşimli bir animasyon haritası oluşturmak istiyorsanız, Plotly gereksinimleri en kısa sürede karşılayabilir.

Plotly ayrıca, kullanıcıların görselleştirmelerini gelecekteki düzenlemeler için çevrimiçi bir depoya yükleyebilecekleri bir tablo stüdyosu sağlar.

Veri modülerliği

Kaynak: unsplash

Modülerlikte çalışan veri analistlerine genellikle kıdemli analistler denir. Günümüzde makine öğrenimi yeni bir kavram değil. Python genellikle makine öğrenimi için en yaygın kullanılan dil olarak kabul edilir, bu nedenle Python'da kullanımını destekleyen çok sayıda mükemmel kitaplık da vardır.

9. Scikit Learn

Kaynak: kindpng

"Derin öğrenmeye" katılmadan önce, herkes Scikit Learn kullanarak kendi makine öğrenimi yolculuğuna başlamalıdır. Scikit Learn, aşağıdaki işlevlere sahip altı ana modüle sahiptir:

· Veri ön işleme

· Boyut küçültme

· Veri regresyonu

· Veri Sınıflandırması

· Veri kümeleme analizi

· Model seçimi

Scikit Learn'den iyi bir şekilde yararlanabildiğiniz sürece, mükemmel bir veri bilimcisi olarak kabul edilebilirsiniz.

10. Tensorflow

Tensorflow, Google tarafından başlatılan açık kaynaklı bir makine öğrenimi kitaplığıdır. En popüler özelliği, Tensorboard'daki veri akışı görüntüsüdür.

Tensorboard, web sayfalarına göre otomatik olarak oluşturulan bir gösterge panosudur. Veri öğrenme akışını ve sonuçlarını görselleştirir. Bu işlev, sorun giderme ve görüntüleme için çok kullanışlıdır.

11. PyTorch

Kaynak: mattolpinski

PyTorch, Facebook tarafından yayınlanan ve Python için genel bir makine öğrenimi çerçevesi olarak kullanılan açık kaynaklı bir kitaplıktır. Tensorflow ile karşılaştırıldığında, PyTorch'un ifadeleri Python için daha uygundur. Bu nedenle PyTorch'u kullanmayı öğrenmek de daha kolaydır.

Derin öğrenmeye odaklanan bir kütüphane olarak PyTorch, veri bilimcilerinin derin öğrenme modellerini daha hızlı eğitmelerine yardımcı olmak için çok zengin bir uygulama programı arayüz işlevlerine ve yerleşik işlevlere de sahiptir.

Ses ve görüntü tanıma

Kaynak: unsplash

Makine öğrenimi yalnızca sayıları işlemekle kalmaz, aynı zamanda ses ve görüntülerin işlenmesine de yardımcı olur (video genellikle birçok görüntü karesinin bir kombinasyonu olarak düşünülür). Bu nedenle, yukarıda belirtilen makine öğrenimi kitaplıkları, bu multimedya verilerini işlerken yeterli olmaktan uzaktır.

12. OpenCV

Kaynak: opencv

OpenCV, en yaygın kullanılan görüntü ve video tanıma kitaplığıdır. OpenCV'nin Python'un Matlab'ı görüntü ve video tanıma alanında tamamen değiştirmesine izin verdiğini söylemek abartı olmaz.

OpenCV, çeşitli uygulama programlama arayüzleri sağlar ve yalnızca Python'u değil, aynı zamanda Java ve Matlab'ı da destekler. OpenCV'nin olağanüstü işleme yetenekleri, bilgisayar endüstrisinde ve akademik araştırmalarda büyük beğeni topladı.

13. Librosa

Resim kaynağı: github

Librosa, çok güçlü bir ses ve ses işleme Python kitaplığıdır. Librosa, ritim, ritim ve vuruş gibi ses bölümlerinden çeşitli parçaları çıkarmak için kullanılabilir.

Laplacia segmentasyonu gibi son derece karmaşık bir algoritma, Librosa kullanıldıktan sonra sadece birkaç satır kodla kolayca kullanılabilir.

internet sayfası

Kaynak: unsplash

Python veri biliminde yaygın olarak kullanılmadan önce, bir zamanlar web geliştirmenin sevgilisiydi. Yani web geliştirme için birçok kitaplık var.

14. Django

Kaynak: amsterdam

Bir web sunucusu arka ucu geliştirmek için Python'u kullanmak için, Django her zaman en iyi seçim olmuştur. Django'nun tasarım felsefesi, birkaç satır kod içeren bir web sitesi için gelişmiş bir çerçeve oluşturmaktır.

Django, en iyi bilinen veritabanlarına doğrudan bağlıdır, böylece kullanıcılar bağlantı kurarken ve veri modelleri geliştirirken zamandan tasarruf edebilir. Django kullanıcılarının yalnızca iş mantığına odaklanmaları ve Oluşturma, Güncelleme, Geri Alma ve Silme (CURD) tarafından manipüle edilmeleri konusunda endişelenmeleri gerekmez, çünkü Django veritabanı odaklı bir çerçevedir.

15. Cep şişesi

Kaynak: pythonprogramming

Flask, Python için hafif bir web geliştirme çerçevesidir. En değerli özelliği, her türlü ihtiyaca göre kolaylıkla özelleştirilebilmesidir.

Plotly Dash ve Airflow gibi Flask kullanılarak web sitesi kullanıcı arabirimi sağlayan birçok tanınmış Python kitaplığı ve Python aracı vardır. Bu sitelerin Flask'ı kullanmasının nedeni, tam olarak hafif özelliklerinden kaynaklanmaktadır.

Elbette bahsedilmesi gereken birçok mükemmel Python kütüphanesi var ama bu kütüphaneler bir süre çalışmanız için yeterli olacaktır. Hayat kısa, Python zamanında!