Python – это мощная справедливая справедливая научная пакет, выбор пары Big Data Python оправдан своими надежными пакетами, которые соответствуют науку и аналитическим потребностям данных.
Некоторые из лучших библиотек, которые способствуют популярности Python, включают в себя:
1. Tensorflow
Tensorflow – самая известная библиотека для высокопроизводительных вычислений.
Эта библиотека занимается расчетами с участием тензоров и используется в различных научных областях.
Применения Tensorflow включают в себя:
* Image and Voice Recognition. * Video detection. * Text based applications.
Эта библиотека в основном характеризуется:
* Parallel Computing to run complex programs. * Error reduction with a rate of up to 60% for machine learning problems. * Updating and resolution of very frequent bugs.
2. Воплощение
Это фундаментальный модуль численного расчета в Python.
Это позволяет обработать высокопроизводительные многомерные массивы объектов.
Numpy также управляет проблемой медлительности, предоставляя функциональные возможности и методы, которые эффективно работают на этих массивах.
Приложения модуля Numpy многочисленны, такие как:
* Data analysis. * Father module of some other libraries such as Scipy or matplotlib . * Creates powerful N dimensional tables. * Application with Matlab.
Сила модуля Numpy оправдана:
* Fast precompiled functions for basic calculations. * Supports the object-oriented approach. * Table programming oriented for better results.
3. Каникул
Здесь мы находимся в библиотеке Scipy, это больше ориентирована на науки о данных.
Это происходит от модуля Numpy.
Scipy – это библиотека, широко используемая в больших данных для научных и технических вычислений.
Эта библиотека содержит разные модули для:
* Optimisation. * Linear algebra. * Interpolation. * Image and signal processing.
Scipy характеризуется:
* Multidimensional image processing tools. * Predefined functions to solve differential equation problems. * Advanced features for data manipulation and visualisation.
4. Панда
Pandas – это необходимый модуль в обработке данных.
Это одна из самых популярных библиотек в науке о данных.
Pandas предоставляет широкий спектр структур данных, которые легко манипулировать.
Среди приложений этой библиотеки:
* ETL: the process of extracting, transforming and storing data. * Data cleansing and visualisation. * Widely used in studies of customer behaviour in marketing.
5. Matplotlib.
Наконец мы представляем вам MATPLOTLIB или библиотеку ваших траусов.
Это позволяет нарисовать 2D диаграммы, чтобы вы могли визуализировать результаты.
Эти диаграммы могут быть участки, гистограммы, гистограммы, спектры мощности, диффузионные участки или более.
Этот модуль имеет несколько приложений, в том числе:
* The visualisation of the correlation between variables. * Visualisation of the distribution of data . * Visualisation of model confidence intervals up to the 95% level .
NB: Совет, попробуйте понять, что в каждой библиотеке недостаточно для использования только
Takkjokk.
Оригинал: “https://dev.to/tonux_samb/python-the-5-libraries-that-make-the-buzz-4nle”