De programmeertaal Python heeft veel grote bibliotheken en raamwerken die handig zijn voor het schrijven van code en het ontwikkelen van informatica. Python is een taal die bekend staat om zijn eenvoud, gemakkelijk te leren, gemakkelijk te lezen code en logische en beknopte syntaxis, terwijl Machine Learning uiterst complexe algoritmen en meerfasige workflows met zich meebrengt. Hier speelt de beknopte en gemakkelijke logica van Python een grote rol. belangrijke rol bij het besparen van tijd voor ontwikkelaars.
Aan de andere kant heeft Python op het gebied van Data Science ook speciale pakketten voor dit werkgebied zoals SciPy, NumPy of Pandas die data-analyse vergemakkelijken en eenvoudig kunnen worden geanalyseerd. Integreert met webapplicaties.

Bovendien is Python echt een open source-taal, je kunt Python vrijelijk gebruiken en distribueren, zelfs voor commerciële doeleinden. Dit geeft Python een schat aan hoogwaardige bronnen en documentatie, en een actieve gemeenschap van ontwikkelaars die klaar staan om advies en ondersteuning te bieden tijdens alle fasen van het ontwikkelingsproces.
Daarom nodigt LuckyTemplates u uit om enkele nuttige Python-tools voor zowel Machine Learning- als Data Science-toepassingen te bespreken.
Python-tools voor datawetenschap
![De beste Python-tools voor Machine Learning en Data Science De beste Python-tools voor Machine Learning en Data Science]()
1. NUMBA
Numba is een open source NumPy-bewuste optimalisatiecompiler die de Python-syntaxis in machinecode compileert met behulp van de LLVM-compiler die wordt gesponsord door Anaconda. Numba toegepast in Data Science helpt de codecompilatie te versnellen met NumPy Array. Voorzien van een aantal annotaties kan Python-code worden geoptimaliseerd om vergelijkbare prestaties te bereiken als C, C++ en Fortran zonder dat de taal of tolk hoeft te worden gewijzigd.
2. CYTHON
Cython is een C-variant van Python. Er kan worden gezegd dat het de ouderset van Python is, die in staat is om standaard Python-modules te creëren, waardoor de uitvoeringssnelheid en prestaties aanzienlijk worden verbeterd. Het is in principe ontworpen als een C-extensie voor Python om Python-code te compileren naar C/C++-code en te gebruiken in Jupyter-notebooks via inline commentaar.
3. DASK
Dask is een flexibele bibliotheek voor parallel computergebruik in Python. Wanneer u Numpy of Pandas gebruikt, wordt u soms geconfronteerd met het probleem van het verwerken van gegevens in RAM. Hier is Dask gemakkelijk te hanteren omdat het interfaces uitbreidt naar grotere in-memory of gedistribueerde omgevingen, die op een lokale computer kunnen draaien of kunnen worden geschaald om op een cluster te draaien .
4. SCIPY
SciPy is een open source-bibliotheek met algoritmen en wiskundige hulpmiddelen voor Python, gebouwd op de NumPy-arrayobjecten waaruit de NumPy-stack bestaat, die tools als Pandas, SymPy en Matplotlib bevat. SciPy biedt vele rekenmodules, van lineaire algebra, integratie, differentiatie, interpolatie tot beeldverwerking, fouriertransformatie...
Python-tools voor machinaal leren
![De beste Python-tools voor Machine Learning en Data Science De beste Python-tools voor Machine Learning en Data Science]()
1. SCIKIT-LEER
Scikit-learn (afgekort als sklearn) is een open source bibliotheek voor Machine Learning en wordt ook gebruikt in Data Science. Dit is een zeer krachtige en populaire tool in de Python-gemeenschap, ontworpen op NumPy en SciPy. Scikit-learn bevat de modernste Machine Learning-algoritmen, wordt geleverd met documentatie en wordt altijd bijgewerkt. Deze tool biedt eenvoudig willekeurig zoeken en API-gebruik. Maar het belangrijkste voordeel van het gebruik van Scikit-Learn is de snelheid bij het uitvoeren van verschillende evaluaties in de dataset.
2. KERAS
Keras is een open source-bibliotheek geschreven in Python voor neurale netwerken. Keras is een high-level API, ontwikkeld om deep learning-modellen zo snel en eenvoudig mogelijk te maken voor onderzoek, en beschikt over een MIT-licentie voor open source software. Deze tool kan worden gebruikt met bekende Deep Learning-bibliotheken zoals TensorFlow, CNTK, Theano.
Keras heeft een aantal voordelen zoals:
- Eenvoudig te gebruiken, snel te bouwen modules.
- Kan zowel op CPU als GPU draaien
- Ondersteunt het bouwen van CNN, RNN en kan beide combineren.
- Gemakkelijke uitbreidbaarheid en werken met Python.
3. THEANO
Theano is een open source Python-bibliotheek die rekenkundige bewerkingen ondersteunt die op CPU of GPU kunnen worden uitgevoerd en die wordt gebruikt om Deep Learning-modellen te bouwen en ontwikkelen. Theano biedt zeer handige constructies en modelafstemmingsmethoden die worden gebruikt bovenop de Numpy-bibliotheekfuncties voor berekeningen, die voor efficiëntie naast de CPU ook op GPU-architectuur kunnen draaien. Theano genereert ook dynamisch C-code, beschikt over uitgebreide unit-tests en zelfverificatie, en optimaliseert snelheid en stabiliteit. Dit is de eerste bibliotheek die sinds 2007 een kunstmatig neuraal netwerkleermodel bouwt en ontwikkelt met behulp van deep learning-technieken en wordt beschouwd als een technologiestandaard voor Deep Learning-technologie in de onderzoeks- en ontwikkelingsgemeenschap.
Dit is de lijst van LuckyTemplates. Als u denkt dat er een belangrijk hulpmiddel in deze lijst ontbreekt, kunt u hieronder reageren zodat LuckyTemplates het kan toevoegen.