6 Library Python Terbaik untuk Data Science

Pemrograman Python banyak menawarkan kelebihan untuk efisiensi, keterbacaan kode dan kecepatan yang menjadikan python sebagai pemrograman pilihan yang paling banyak digunakan oleh para data scientist dan machine learning engineer untuk mengembangkan model dan berbagai aplikasi terkait data science.

Python telah dibangun dengan banyak library untuk digunakan programmer agar lebih memudahkan dalam memecahkan masalah dan menyelesaikan tugas-tugas rumit tanpa banyak gangguan penggunaan kode.

Berikut 5 library python terbaik untuk data science:

1. Matplotlib

Matplotlib memiliki visual powerful namun indah. Library ini adalah library plotting untuk Python dengan sekitar 26.000 komentar di GitHub dan punya komunitas yang sangat besar dengan 700 kontributor.

Karena grafik dan plot yang dihasilkannya, library ini banyak digunakan untuk visualisasi data. Library ini juga menyediakan API berorientasi objek, yang dapat digunakan untuk menanamkan plot tersebut ke dalam aplikasi.

Fitur:

Penggunaan:

Seiring dengan perkembangan library ini, para data scientist juga memanfaatkan kemampuan beberapa library yang berguna lainnya yaitu :

2. NumPy

NumPy (Numerical Python) adalah paket fundamental untuk komputasi numerik di Python. Berisi objek array N-dimensional yang powerful. Library ini memiliki sekitar 18.000 komentar di GitHub dan komunitas aktif yang terbesar dengan 700 kontributor.

NumPy merupakan paket general-purpose array-processing yang menyediakan objek multidimensi berkinerja tinggi yang disebut array dan alat untuk bekerja dengan library tersebut. NumPy juga mengatasi sebagian masalah perlambatan dengan menyediakan array multidimensi ini serta menyediakan fungsi dan operator yang beroperasi secara efisien pada array ini.

Fitur:

Penggunaan:

3. SciPy

SciPy (Scientific Python) adalah library Python gratis dan bersifat open-source yang banyak digunakan dalam data science untuk komputasi tingkat tinggi.

SciPy memiliki sekitar 19.000 komentar di GitHub dan komunitas aktif yang besar dengan sekitar 600 kontributor. Library ini banyak digunakan untuk komputasi ilmiah dan teknis karena perluasan dari NumPy dan menyediakan banyak rutinitas yang user friendly dan efisien untuk perhitungan ilmiah.

Fitur:

Penggunaan:

4. Pandas

Pandas (Python data analysis) adalah library yang harus ada dalam lifecycle data science. Library ini adalah library Python yang paling populer dan banyak digunakan untuk data science, bersama dengan NumPy di matplotlib.

Dengan sekitar 17.000 komentar di GitHub dan komunitas aktif yang besar dengan 1.200 kontributor, library ini banyak digunakan untuk analisis dan pembersihan data. Pandas menyediakan struktur data yang cepat dan fleksibel, seperti data frame CD, yang dirancang untuk bekerja dengan data terstruktur secara sangat cepat dan intuitif.

Fitur:

Pengaplikasian:

5. TensorFlow

TensorFlow adalah library untuk komputasi numerik berkinerja tinggi dengan sekitar 35.000 komentar dan memiliki komunitas yang besar dengan sekitar 1.500 kontributor. Library ini digunakan di berbagai bidang ilmiah.

TensorFlow adalah kerangka kerja untuk mendefinisikan dan menjalankan komputasi dengan melibatkan tensor yang merupakan sebagian objek komputasi yang telah ditentukan hingga akhirnya menghasilkan sesuatu yang bernilai.

Fitur:

Penggunaan TensorFlow:

6. PyBrain

PyBrain merupakan library Python untuk data science yang berfokus pada algoritma fleksibel dan mudah digunakan untuk tugas-tugas machine learning dan berbagai lingkungan yang telah ditentukan untuk menguji dan membandingkan algoritme.

Library ini populer karena fleksibilitas dan algoritma untuk penelitian state-of-the-art. Sebagian besar masalah saat ini berhubungan dengan keadaan lanjutan dan ruang tindakan, fungsi approximators seperti jaringan saraf harus digunakan untuk mengatasi dimensi besar. PyBrain dibangun di sekitar jaringan saraf di kernel dan semua metode pelatihan menerima jaringan saraf sebagai contoh yang harus dilatih. Hal ini menjadikan PyBrain alat yang kuat untuk tugas-tugas nyata.

Dari berbagai sumber

Exit mobile version