데이터 과학 전문가를위한 20 개의 파이썬 라이브러리 [2025 Edition]

데이터 과학 분야에서 Python의 지배력은 다재다능한 라이브러리에 의해 유발되지 않습니다. 이 기사는 데이터 조작, 시각화 및 기계 학습을 다루는 데이터 과학 전문가 및 애호가를위한 20 개의 필수 파이썬 라이브러리를 살펴 봅니다.

목차

• 데이터 과학에서 Python의 인기
• Numpy : 수치 컴퓨팅
• 팬더 : 데이터 조작 및 분석
• matplotlib : 정적, 애니메이션 및 대화식 시각화
• Seaborn : 통계 데이터 시각화
• Scikit-Learn : 기계 학습 알고리즘
• Tensorflow : 딥 러닝 프레임 워크
• Pytorch : 딥 러닝 프레임 워크
• Keras : 고급 신경망 API
• Scipy : 과학 컴퓨팅 도구
• 통계 모드 : 통계 모델링 및 추론
• 플롯 : 대화식 데이터 시각화
• BeautifulSoup : 웹 스크래핑 및 HTML 파싱
• NLTK : 자연어 처리
• Spacy : 고급 자연어 처리
• XGBOOST : 그라디언트 부스트
• LightGBM : 그라디언트 부스트 프레임 워크
• CATBOOST : 범주 형 기능 처리로 기울기 향상
• OpenCV : 컴퓨터 비전 라이브러리
• Dask : 병렬 및 분산 컴퓨팅
• NetworkX : 네트워크 분석
• 폴라 : 고성능 데이터 프레임 라이브러리
• 결론
• 자주 묻는 질문

데이터 과학에서 Python의 인기

Python의 간단한 구문, 광범위한 라이브러리 및 대규모 커뮤니티는 데이터 과학자에게 최고의 선택입니다. 라이브러리는 데이터 과학 워크 플로의 모든 단계에 특수 도구를 제공합니다.

Numpy : 수치 컴퓨팅

Numpy는 많은 과학 파이썬 라이브러리의 기초입니다. 수치 계산을위한 효율적인 n 차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다.

• 주요 기능 : N 차원 배열, 방송, 수학적 기능, 다른 라이브러리와의 통합.
• 장점 : 효율성, 편의성, 메모리 최적화, 상호 운용성.
• 단점 : 학습 곡선, 높은 수준의 추상화 부족, 오류 처리.
• 응용 프로그램 : 과학 컴퓨팅, 데이터 처리, 이미지 처리, 금융.

팬더 : 데이터 조작 및 분석

Pandas는 데이터 조작 및 분석을위한 강력한 데이터 구조 (시리즈 및 데이터 프레임)를 제공합니다.

• 주요 기능 : 데이터 구조, 데이터 처리, 인덱싱, 통합, 운영.
• 장점 : 사용 편의성, 다양성, 효율적인 데이터 조작, 파일 형식 지원.
• 단점 : 대규모 데이터, 메모리 사용량, 대규모 데이터 운영을위한 복잡한 구문의 성능.
• 응용 프로그램 : 데이터 분석, 시계열 분석, 재무 분석, 기계 학습.

matplotlib : 데이터 시각화

Matplotlib는 정적, 애니메이션 및 대화식 시각화를 만들기위한 다목적 라이브러리입니다.

• 주요 기능 : 2D 플롯, 대화식 및 정적 플롯, 사용자 정의, 다중 출력 형식.
• 장점 : 다목적 성, 사용자 정의 가능성, 통합, 광범위한 채택.
• 단점 : 초보자, 구두, 제한된 미적 매력을위한 복잡성.
• 응용 프로그램 : 데이터 시각화, 탐색 적 데이터 분석, 과학 연구.

Seaborn : 통계 데이터 시각화

Seaborn은 Matplotlib를 기반으로 통계적으로 유익하고 시각적으로 매력적인 음모를 만듭니다.

• 주요 기능 : 고급 API, 내장 테마, 팬더와의 통합, 통계 시각화.
• 장점 : 사용 용이성, 향상된 미학, 팬더와의 통합, 통계적 통찰력.
• 단점 : matplotlib에 대한 의존성, 제한된 상호 작용.
• 응용 프로그램 : 탐색 적 데이터 분석, 통계 분석, 기능 엔지니어링.

Scikit-Learn : 머신 러닝

Scikit-Learn은 다양한 기계 학습 작업을위한 포괄적 인 도구 세트를 제공합니다.

• 주요 기능 : 광범위한 ML 알고리즘, 데이터 전처리, 모델 평가, 파이프 라인 생성.
• 장점 : 사용 편의성, 포괄적 인 문서, 광범위한 적용 가능성.
• 단점 : 제한된 딥 러닝 지원, 확장 성 제한.
• 응용 프로그램 : 예측 분석, 분류, 회귀, 클러스터링.

텐서 플로 : 딥 러닝

Tensorflow는 딥 러닝 모델을 구축하고 배포하기위한 강력한 라이브러리입니다.

• 주요 기능 : 계산 그래프, 확장 성, 케라 통합, 광범위한 생태계.
• 장점 : 유연성, 확장 성, 시각화, 미리 훈련 된 모델.
• 단점 : 가파른 학습 곡선, 장점 구문, 디버깅 문제.
• 응용 프로그램 : 딥 러닝, 추천 시스템, 시계열 예측.

Pytorch : 딥 러닝

Pytorch는 동적 계산 그래프로 알려진 또 다른 인기있는 딥 러닝 프레임 워크입니다.

• 주요 기능 : 동적 계산 그래프, 텐서 계산, 오토 그라드 모듈, 광범위한 신경망 API.
• 장점 : 사용 편의성, 동적 계산 그래프, GPU 가속도, 광범위한 생태계.
• 단점 : 가파른 학습 곡선, 내장 생산 도구가 부족합니다.
• 응용 프로그램 : 딥 러닝 연구, 컴퓨터 비전, 자연어 처리.

Keras : 고급 신경망 API

Keras는 신경망을 구축하고 교육하기위한 사용자 친화적 인 인터페이스를 제공합니다.

• 주요 특징 : 사용자 친화적 인 API, 모듈성, 확장 성, 백엔드 아그네시틱.
• 장점 : 사용 편의성, 빠른 프로토 타이핑, 포괄적 인 문서.
• 단점 : 제한된 유연성, 백엔드에 대한 의존성.
• 응용 프로그램 : 이미지 처리, 자연어 처리, 시계열 분석.

Scipy : 과학 컴퓨팅

Scipy는 고급 과학 컴퓨팅 기능으로 Numpy를 확장합니다.

• 주요 기능 : 최적화, 통합, 선형 대수, 통계, 신호 처리.
• 장점 : 포괄적 인 기능, 성능, 오픈 소스.
• 단점 : 가파른 학습 곡선, Numpy에 대한 의존성.
• 응용 프로그램 : 최적화 문제, 수치 통합, 신호 처리.

통계 모들 : 통계 모델링

Statsmodels는 통계 모델링 및 추론에 중점을 둡니다.

• 주요 특징 : 통계 모델, 통계 테스트, 설명 통계, 심층 통계 추론.
• 장점 : 포괄적 인 통계 분석, 사용 용이성, 추론에 중점을 둡니다.
• 단점 : 제한된 기계 학습 기능, 대규모 데이터 세트의 성능.
• 응용 프로그램 : 경제 및 재무 분석, 의료, 사회 과학.

플롯 : 대화식 시각화

Plotly는 대화식 및 공유 가능한 시각화를 만듭니다.

• 주요 기능 : 대화식 시각화, 광범위한 차트, 대시 보드, 교차 지원.
• 장점 : 상호 작용, 광범위한 시각화, 교차 지원.
• 단점 : 성능, 학습 곡선.
• 응용 프로그램 : 데이터 분석, 대시 보드, 과학 연구.

BeautifulSoup : 웹 스크래핑

BeautifulSoup는 웹 스크래핑을 위해 HTML 및 XML 문서를 구문 분석합니다.

• 주요 기능 : HTML 및 XML 구문 분석, 트리 내비게이션, 결함 공차.
• 장점 : 사용하기 쉽고 유연한 구문 분석, 다른 라이브러리와의 통합.
• 단점 : 성능 제한, 구문 분석으로 제한됩니다.
• 응용 프로그램 : 웹 데이터 추출, 데이터 청소.

NLTK : 자연어 처리

NLTK는 자연어 처리 작업을위한 포괄적 인 라이브러리입니다.

• 주요 기능 : 텍스트 처리, 코퍼스 액세스, 머신 러닝, 구문 분석.
• 장점 : 포괄적 인 툴킷, 사용 편의성, 풍부한 리소스.
• 단점 : 성능 문제, 일부 사용 사례에 대한 구식.
• 응용 프로그램 : 텍스트 전처리, 텍스트 분석, 언어 모델링.

Spacy : 고급 자연어 처리

Spacy는 고급 NLP 작업을위한 강력한 라이브러리로 속도와 효율성을 강조합니다.

• 주요 기능 : NLP 파이프 라인, 사전 제한 모델, 속도 및 효율성, 머신 러닝과의 통합.
• 장점 : 속도 및 효율성, 미리 훈련 된 모델, 쉬운 통합.
• 단점 : 높은 메모리 사용, 맞춤형 토큰 화를위한 유연성이 제한적입니다.
• 응용 프로그램 : 명명 된 엔티티 인식, 텍스트 분류, 종속성 구문 분석.

XGBOOST : 그라디언트 부스트

Xgboost는 고성능 구배 부스팅 라이브러리입니다.

• 주요 특징 : 그라디언트 부스팅 프레임 워크, 정규화, 맞춤형 목표 기능.
• 장점 : 고성능, 확장 성, 정규화.
• 단점 : 복잡성, 메모리 소비.
• 응용 프로그램 : 금융, 의료, 전자 상거래.

LightGBM : 그라디언트 부스트 프레임 워크

LightGBM은 속도로 알려진 또 다른 효율적인 그라디언트 부스트 프레임 워크입니다.

• 주요 특징 : 구배 향상, 잎 현장 성장, 히스토그램 기반 학습.
• 장점 : 속도 및 효율성, 정확도, 확장 성.
• 단점 : 과결한 위험, 메모리 소비의 위험.
• 응용 프로그램 : 분류, 회귀, 순위.

CATBOOST : 범주 형 기능 처리로 기울기 향상

Catboost는 범주 형 기능을 효율적으로 처리하는 데 탁월합니다.

• 주요 기능 : 그라디언트 부스팅, 범주 형 기능의 내장 처리, 빠른 교육.
• 장점 : 범주 적 기능의 기본 취급, 고성능, 빠른 교육.
• 단점 : 메모리 소비, 일부 사용 사례의 교육 시간이 길어집니다.
• 응용 프로그램 : 금융, 전자 상거래, 건강 관리.

OpenCV : 컴퓨터 비전

OpenCV는 컴퓨터 비전 작업을위한 포괄적 인 라이브러리입니다.

• 주요 기능 : 이미지 처리, 객체 감지, 기계 학습 통합, 비디오 분석.
• 장점 : 광범위한 기능, 크로스 플랫폼 호환성, 고성능.
• 단점 : 가파른 학습 곡선, 제한된 딥 러닝 기능.
• 응용 프로그램 : 이미지 처리, 객체 감지, 모션 분석.

Dask : 병렬 및 분산 컴퓨팅

Dask는 대형 데이터 세트에 대해 병렬 및 분산 컴퓨팅을 가능하게합니다.

• 주요 특징 : 병렬 처리, 확장 성, 유연한 API, 게으른 평가.
• 장점 : 확장 성, 친숙한 API는 메모리보다 큰 데이터를 처리합니다.
• 단점 : 가파른 학습 곡선, 소규모 워크로드의 오버 헤드.
• 응용 프로그램 : 빅 데이터 분석, 머신 러닝, ETL 파이프 라인.

NetworkX : 네트워크 분석

NetworkX는 네트워크를 작성, 조작 및 분석하기위한 라이브러리입니다 (그래프).

• 주요 기능 : 그래프 작성, 그래프 알고리즘, 시각화.
• 장점 : 다목적 성, 풍부한 알고리즘 지원, 파이썬 통합.
• 단점 : 확장 성 문제, 제한된 시각화.
• 응용 프로그램 : 소셜 네트워크 분석, 생물학적 네트워크, 운송.

폴라 : 고성능 데이터 프레임 라이브러리

Polars는 고성능을 위해 Rust를 사용하여 구축 된 빠른 데이터 프레임 라이브러리입니다.

• 주요 기능 : 고성능 데이터 프레임 작업, 원주 데이터 저장, 병렬 처리.
• 장점 : 속도, 게으른 실행, 확장 성.
• 단점 : 학습 곡선, 특징 격차, 커뮤니티 및 생태계.
• 응용 프로그램 : 빅 데이터 분석, ETL 파이프 라인, 머신 러닝 전처리.

결론

이 20 개의 라이브러리는 데이터 과학 작업을위한 포괄적 인 툴킷을 제공합니다. 올바른 라이브러리를 선택하는 것은 특정 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다.

자주 묻는 질문

Q1. 먼저 어떤 라이브러리를 배워야합니까? Numpy와 Pandas로 시작한 다음 Matplotlib/Seaborn, 마지막으로 Scikit-Learn으로 시작하십시오.

Q2. Dask가 팬더보다 빠르나요? 메모리 용량을 초과하는 대형 데이터 세트의 경우 Dask가 더 빠릅니다. 팬더는 더 작은 데이터 세트에 더 좋습니다.

Q3. Seaborn vs. matplotlib? Matplotlib는 세밀한 제어를 제공합니다. Seaborn은 통계 음모를 단순화합니다.

Q4. 가장 인기있는 음모 도서관? Matplotlib는 가장 인기 있고 기초적인 플로팅 라이브러리입니다.

위 내용은 데이터 과학 전문가를위한 20 개의 파이썬 라이브러리 [2025 Edition]의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!