Top 26 Python-Bibliotheken für Data Science im Jahr 2024

Einführung

Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen, die in verschiedenen technischen Disziplinen verwendet wird, insbesondere in den Bereichen Data Science und maschinelles Lernen. Python ist eine einfach zu programmierende, objektorientierte Hochsprache mit einer breiten Sammlung von Bibliotheken für eine Vielzahl von Anwendungsfällen. Es gibt über 137.000 Bibliotheken. 

Einer der Gründe, warum Python für die Datenwissenschaft so wertvoll ist, ist die große Sammlung an Bibliotheken für Datenmanipulation, Datenvisualisierung, maschinelles Lernen und Deep Learning. 

Haftungsausschluss der Autoren: 

Python hat ein reichhaltiges Ökosystem mit ständig wachsenden Bibliotheken für die Datenwissenschaft. Es ist fast unmöglich, alles in einem Artikel zu behandeln. Die Liste der Top-Bibliotheken konzentriert sich auf fünf Hauptbereiche: (i) Grundpfeiler der Datenwissenschaft, (ii) Maschinelles Lernen, (iii) AutoML, (iv) Deep Learning und (v) Natürliche Sprachverarbeitung. Es gibt viele andere Bereiche, die in dieser Liste nicht enthalten sind, zum Beispiel MLOps, Big Data und Computer Vision. Die Liste in diesem Blog folgt keiner bestimmten Reihenfolge und ist in keiner Weise als eine Art Ranking zu verstehen.

Grundlegende Python-Bibliotheken für Data Science

1. NumPy

NumPy ist eine der am weitesten verbreiteten Open-Source-Python-Bibliotheken und wird hauptsächlich für wissenschaftliche Berechnungen verwendet. Die integrierten mathematischen Funktionen ermöglichen blitzschnelle Berechnungen und unterstützen mehrdimensionale Daten und große Matrizen. Sie wird auch in der linearen Algebra verwendet. NumPy Array wird oft gegenüber Listen bevorzugt, da es weniger Speicherplatz benötigt und bequemer und effizienter ist. 

Laut der Website von NumPy ist es ein Open-Source-Projekt, das numerische Berechnungen mit Python ermöglichen soll. Sie wurde 2005 entwickelt und baut auf der frühen Arbeit der Bibliotheken Numeric und Numarray auf. Einer der großen Vorteile von NumPy ist, dass es unter der modifizierten BSD-Lizenz veröffentlicht wurde und somit immer frei für alle nutzbar sein wird.   

NumPy wird offen auf GitHub mit dem Konsens der NumPy- und weiteren wissenschaftlichen Python-Gemeinschaft entwickelt. Du kannst mehr über Numpy in unserem Einführungskurs erfahren. 

⭐ GitHub Stars: 25K | Downloads insgesamt: 2,4 Milliarden

2. Pandas

Pandas ist eine Open-Source-Bibliothek, die häufig in der Datenwissenschaft verwendet wird. Es wird vor allem für die Datenanalyse, Datenmanipulation und Datenbereinigung verwendet. Pandas ermöglichen eine einfache Datenmodellierung und Datenanalyse, ohne dass du viel Code schreiben musst. Wie auf der Website angegeben, ist Pandas ein schnelles, leistungsstarkes, flexibles und einfach zu bedienendes Open-Source-Tool zur Datenanalyse und -manipulation. Zu den wichtigsten Merkmalen dieser Bibliothek gehören:

• DataFrames, die eine schnelle, effiziente Datenmanipulation ermöglichen und eine integrierte Indexierung beinhalten;
• Mehrere Tools, mit denen du Daten zwischen In-Memory-Datenstrukturen und verschiedenen Formaten schreiben und lesen kannst, z. B. Excel-Dateien, Text- und CSV-Dateien, Microsoft- und HDF5-Formate sowie SQL-Datenbanken;
• Intelligentes markenbasiertes Slicing, ausgefallene Indizierung und Subsetting von großen Datensätzen;
• Leistungsstarkes Zusammenführen und Verbinden von Datensätzen;
• Eine leistungsstarke Group-by-Engine, die es ermöglicht, Daten zu aggregieren oder zu transformieren, indem sie Operationen zum Teilen, Anwenden und Kombinieren von Datensätzen durchführt;  
• Zeitreihenfunktionalität, die die Generierung von Datumsbereichen und Frequenzkonvertierung, gleitende Fensterstatistiken, Datumsverschiebungen und Verzögerungen ermöglicht. Du kannst sogar Zeitreihen zusammenführen und domänenspezifische Zeitverschiebungen erstellen, ohne Angst haben zu müssen, dass du Daten verlierst;
• Ideal für die Arbeit mit kritischen Codepfaden, die in C oder Cython geschrieben wurden.

Der Einstieg in die Arbeit mit Pandas ist einfach und überschaubar. Im DataCamp Analyzing Police Activity with Pandas erfährst du, wie du Panda in realen Datensätzen einsetzen kannst.  

⭐ GitHub Stars: 41K | Downloads insgesamt: 1,6 Milliarden

3. Matplotlib

Matplotlib ist eine umfangreiche Bibliothek zur Erstellung von festen, interaktiven und animierten Python-Visualisierungen.  Eine große Anzahl von Drittanbieter-Paketen erweitert die Funktionalität von Matplotlib und baut darauf auf, darunter auch mehrere übergeordnete Plot-Schnittstellen (Seaborn, HoloViews, ggplot, etc.)

Matplotlib wurde entwickelt, um genauso funktional zu sein wie MATLAB, mit dem zusätzlichen Vorteil, dass es Python verwenden kann. Außerdem hat es den Vorteil, dass es kostenlos und quelloffen ist. Es ermöglicht die Visualisierung von Daten mit einer Vielzahl verschiedener Arten von Diagrammen, darunter Streudiagramme, Histogramme, Balkendiagramme, Fehlerdiagramme und Boxplots. Außerdem können alle Visualisierungen mit nur wenigen Zeilen Code implementiert werden.

Beispielplots, die mit Matplotlib entwickelt wurden

Mit diesem Schritt-für-Schritt-Tutorial kannst du in Matplotlib einsteigen. 

⭐ GitHub Stars: 18.7K | Downloads insgesamt: 653 Millionen

4. Seaborn

Seaborn, ein weiteres beliebtes, auf Matplotlib basierendes Python-Framework zur Datenvisualisierung, ist eine High-Level-Schnittstelle zur Erstellung ästhetisch ansprechender und wertvoller statistischer Grafiken, die für das Studium und das Verständnis von Daten entscheidend sind. Diese Python-Bibliothek ist eng mit den Datenstrukturen von NumPy und Pandas verbunden. Das treibende Prinzip von Seaborn ist es, die Visualisierung zu einem wesentlichen Bestandteil der Datenanalyse und -erforschung zu machen; daher verwenden die Darstellungsalgorithmen Datenrahmen, die ganze Datensätze umfassen.

Seaborn Beispielgalerie

Dieses Seaborn-Tutorial für Anfänger ist eine tolle Ressource, um dich mit dieser dynamischen Visualisierungsbibliothek vertraut zu machen.

⭐ GitHub Stars: 11.6K | Downloads insgesamt: 180 Millionen

5. Plotly

Die sehr beliebte Open-Source-Grafikbibliothek Plotly kann zur Erstellung interaktiver Datenvisualisierungen verwendet werden. Plotly basiert auf der Plotly JavaScript-Bibliothek (plotly.js) und kann verwendet werden, um webbasierte Datenvisualisierungen zu erstellen, die als HTML-Dateien gespeichert oder in Jupyter-Notebooks und Webanwendungen mit Dash angezeigt werden können. 

Es bietet mehr als 40 einzigartige Diagrammtypen wie Streudiagramme, Histogramme, Liniendiagramme, Balkendiagramme, Tortendiagramme, Fehlerbalken, Boxplots, mehrere Achsen, Sparklines, Dendrogramme und 3D-Diagramme. Plotly bietet auch Konturdiagramme, die in anderen Datenvisualisierungsbibliotheken nicht so häufig zu finden sind.

Wenn du interaktive Visualisierungen oder Dashboard-ähnliche Grafiken möchtest, ist Plotly eine gute Alternative zu Matplotlib und Seaborn. Sie steht derzeit unter der MIT-Lizenz zur Verfügung.

Bildquelle

Mit diesem Plotly-Visualisierungskurs kannst du noch heute anfangen, Plotly zu beherrschen. 

⭐ GitHub Stars: 14.7K | Downloads insgesamt: 190 Millionen

6. Scikit-Learn

Die Begriffe maschinelles Lernen und Scikit-Learn sind untrennbar miteinander verbunden. Scikit-learn ist eine der meistgenutzten Bibliotheken für maschinelles Lernen in Python. Sie basiert auf NumPy, SciPy und Matplotlib und ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die unter der BSD-Lizenz kommerziell nutzbar ist.  Es ist ein einfaches und effizientes Werkzeug für prädiktive Datenanalyseaufgaben. 

Scikit-learn wurde 2007 als Google Summer of Code-Projekt ins Leben gerufen und ist ein von der Gemeinschaft getragenes Projekt, dessen Nachhaltigkeit jedoch durch institutionelle und private Zuschüsse gewährleistet wird.

Das Beste an scikit-learn ist, dass es sehr einfach zu bedienen ist.

import numpy as np

from sklearn import datasets, linear_model

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# Load the diabetes dataset

diabetes_X, diabetes_y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True)

# Use only one feature

diabetes_X = diabetes_X[:, np.newaxis, 2]

# Split the data into training/testing sets

diabetes_X_train = diabetes_X[:-20]

diabetes_X_test = diabetes_X[-20:]

# Split the targets into training/testing sets

diabetes_y_train = diabetes_y[:-20]

diabetes_y_test = diabetes_y[-20:]

# Create linear regression object

regr = linear_model.LinearRegression()

# Train the model using the training sets

regr.fit(diabetes_X_train, diabetes_y_train)

# Make predictions using the testing set

diabetes_y_pred = regr.predict(diabetes_X_test)

Kredit: Der Code stammt aus der offiziellen Dokumentation von scikit-learn.

Source 

Du kannst scikit-learn selbst ausprobieren, indem du dieses Tutorial zu Beginn von scikit-learn liest. 

⭐ GitHub Stars: 57K | Downloads insgesamt: 703 Millionen

Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen 

7. LightGBM

LightGBM ist eine sehr beliebte Open-Source-Bibliothek für Gradient Boosting, die baumbasierte Algorithmen verwendet. Es bietet die folgenden Vorteile:

• Schnelleres Trainingstempo und höhere Effizienz
• Geringere Speichernutzung
• Bessere Genauigkeit
• Unterstützung von parallelem, verteiltem und GPU-Lernen
• Kann große Datenmengen verarbeiten

Sie kann sowohl für überwachte Klassifizierungs- als auch für Regressionsaufgaben verwendet werden. In der offiziellen Dokumentation oder auf GitHub kannst du mehr über dieses tolle Framework erfahren.

⭐ GitHub Stars: 15.8K | Downloads insgesamt: 162 Millionen

8. XGBoost

XGBoost ist eine weitere weit verbreitete Bibliothek für verteiltes Gradient Boosting, die portabel, flexibel und effizient sein soll. Es ermöglicht die Implementierung von maschinellen Lernalgorithmen im Rahmen des Gradient Boosting. XGBoost bietet (GBDT) gradient boosted decision trees, ein paralleles Baum-Boosting, das schnell und präzise Lösungen für viele datenwissenschaftliche Probleme bietet. Derselbe Code läuft auf den wichtigsten verteilten Umgebungen (Hadoop, SGE, MPI) und kann unzählige Probleme lösen.

XGBoost hat in den letzten Jahren erheblich an Popularität gewonnen, da es Einzelpersonen und Teams geholfen hat, praktisch jeden Kaggle-Wettbewerb für strukturierte Daten zu gewinnen. Zu den Vorteilen von XGBoost gehören:

• Eine große und ständig wachsende Nutzerbasis
• Kann in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, darunter Regression, Klassifizierung und Ranking
• Unterstützt alle OS X-, Windows- und Linux-Plattformen
• Cloud-Integration
• Wird von vielen Organisationen in der Produktion eingesetzt

XGBoost wurde von aktiven Community-Mitgliedern entwickelt und gepflegt und steht unter der Apache-Lizenz zur Nutzung bereit. Dieses XGBoost-Tutorial ist eine gute Quelle, wenn du mehr erfahren möchtest. 

⭐ GitHub Stars: 25.2K | Downloads insgesamt: 179 Millionen

9. CatBoost

Catboost ist eine schnelle, skalierbare und leistungsstarke Gradient-Boosting-Bibliothek für Entscheidungsbäume, die für Ranking, Klassifizierung, Regression und andere Aufgaben des maschinellen Lernens in Python, R, Java und C++ verwendet wird. Es unterstützt Berechnungen auf CPU und GPU.

Als Nachfolger des MatrixNet-Algorithmus wird er häufig für die Erstellung von Ranglisten, Prognosen und Empfehlungen verwendet. Dank ihres universellen Charakters kann sie in vielen Bereichen und bei einer Vielzahl von Problemen eingesetzt werden.

Die Vorteile von CatBoost sind laut ihrem Repository:

• Höhere Leistung bei vielen Datensätzen im Vergleich zu anderen Gradient-Boosting-Entscheidungsbaum-Bibliotheken  
• Klassenbeste Vorhersagegeschwindigkeit
• Unterstützung für numerische und kategoriale Merkmale
• Ausgezeichnete GPU-Unterstützung
• Inklusive Visualisierungstools
• Reproduzierbares, effizientes verteiltes Training mit Apache Spark und CLI

⭐ GitHub Stars: 7.5K | Downloads insgesamt: 53 Millionen

10. Statsmodels

Statsmodels bietet Klassen und Funktionen, mit denen du verschiedene statistische Modelle schätzen, statistische Tests durchführen und statistische Daten erforschen kannst.  Anschließend wird für jeden Schätzer eine umfassende Liste von Ergebnisstatistiken bereitgestellt. Die Genauigkeit der Ergebnisse kann dann mit bestehenden Statistikpaketen überprüft werden. 

Die meisten Testergebnisse in der Bibliothek wurden mit mindestens einem anderen Statistikpaket überprüft: R, Stata oder SAS. Einige Merkmale von Statistikmodellen sind:

• Sie enthält erweiterte Funktionen für statistische Tests und Modellierung, die in numerischen Bibliotheken wie NumPy oder SciPy nicht verfügbar sind.
• Lineare Regression.
• Logistische Regression.
• Zeitreihenanalyse.
• Funktioniert mit DataFrames.
• Die Methode für statistische Analysen ist stärker an die Programmiersprache R angelehnt und damit eine geeignete Bibliothek für Datenwissenschaftler, die bereits mit R vertraut sind und auf Python umsteigen wollen.

Wenn du mehr darüber erfahren möchtest, ist dieser Kurs für Anfänger/innen von Statsmodels ein guter Startpunkt. 

⭐ GitHub Stars: 9.2K | Downloads insgesamt: 161 Millionen

11. RAPIDS.AI cuDF und cuML

Die RAPIDS-Suite von Open-Source-Softwarebibliotheken führt End-to-End-Pipelines für Data Science und Analytik vollständig auf GPUs aus. Sie skaliert nahtlos von GPU-Workstations zu Multi-GPU-Servern und Multi-Node-Clustern mit Dask. Das Projekt wird von NVIDIA unterstützt und stützt sich auch auf Numba, Apache Arrow und viele andere Open-Source-Projekte.

cuDF - cuDF ist eine GPU-DataFrame-Bibliothek, mit der du Daten laden, verbinden, aggregieren, filtern und anderweitig manipulieren kannst. Es wurde auf der Grundlage des spaltenförmigen Speicherformats von Apache Arrow entwickelt. Es bietet eine Pandas-ähnliche API, die Dateningenieuren und -wissenschaftlern vertraut ist und es ihnen ermöglicht, ihre Arbeitsabläufe zu beschleunigen, ohne sich in die Details der CUDA-Programmierung einzuarbeiten. Um mehr über dieses Projekt zu erfahren, schau dir das GitHub-Repository an.

cuML - cuML ist eine Reihe von Bibliotheken, die Algorithmen für maschinelles Lernen und mathematische Primitivfunktionen implementieren, die mit den APIs anderer RAPIDS-Projekte kompatibel sind. Es ermöglicht Datenwissenschaftlern, Forschern und Softwareingenieuren, traditionelle tabellarische ML-Aufgaben auf GPUs auszuführen, ohne sich mit den Details der CUDA-Programmierung zu befassen. cuMLs Python-API entspricht normalerweise der scikit-learn-API. Um mehr über dieses Projekt zu erfahren, schau dir das GitHub-Repository an.

12. Optuna

Dieses Open-Source-Framework für die Optimierung von Hyperparametern wird in erster Linie für die Automatisierung von Hyperparametersuchen verwendet. Es nutzt Python-Schleifen, Konditionale und Syntax, um automatisch nach optimalen Hyperparametern zu suchen. Es kann große Räume durchsuchen und unpassende Versuche ausschließen, um schnellere Ergebnisse zu erzielen. Das Beste daran ist, dass es leicht zu parallelisieren und auf große Datensätze zu skalieren ist. 

Die wichtigsten Funktionen findest du im GitHub-Repository:

• Leichte, vielseitige und plattformunabhängige Architektur
• Pythonische Suchräume
• Effiziente Optimierungsalgorithmen
• Einfache Parallelisierung
• Schnelle Visualisierung

⭐ GitHub Stars: 9.1K | Downloads insgesamt: 18 Millionen

Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) Python-Bibliotheken

13. PyCaret

Diese sehr beliebte Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen automatisiert maschinelle Lernprozesse in Python mit sehr wenig Code. Es ist ein End-to-End-Tool für Modellmanagement und maschinelles Lernen, das den Experimentierzyklus drastisch beschleunigen kann.

Im Vergleich zu anderen Open-Source-Bibliotheken für maschinelles Lernen bietet PyCaret eine Low-Code-Lösung, die Hunderte von Codezeilen durch nur wenige ersetzen kann. Das macht Experimente exponentiell schnell und effizient. 

PyCaret steht derzeit unter der MIT-Lizenz zur Verfügung. Wenn du mehr über PyCaret erfahren möchtest, kannst du dir die offizielle Dokumentation oder das GitHub-Repository ansehen oder dieses PyCaret-Tutorial lesen. 

Beispiel Model Workflow in PyCaret - Quelle

⭐ GitHub Stars: 8.1K | Downloads insgesamt: 3,9 Millionen

14. H2O

H2O ist eine Plattform für maschinelles Lernen und prädiktive Analysen, die die Erstellung von maschinellen Lernmodellen auf Big Data ermöglicht. Außerdem lassen sich diese Modelle in einer Unternehmensumgebung leicht umsetzen.

Der Kerncode von H2O ist in Java geschrieben. Die Algorithmen nutzen das Java Fork/Join-Framework für Multithreading und sind auf dem verteilten Map/Reduce-Framework von H2O implementiert.  

H2O steht unter der Apache License, Version 2.0, und ist für die Sprachen Python, R und Java verfügbar. Um mehr über H2O AutoML zu erfahren, schau dir die offizielle Dokumentation an.

⭐ GitHub Stars: 10.6K | Downloads insgesamt: 15,1 Millionen

15. TPOT

TPOT ist eine Bibliothek für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML). Es wurde als Add-on zu scikit-learn entwickelt und verwendet Genetische Programmierung (GP), um die beste Modellpipeline für einen bestimmten Datensatz zu ermitteln.

Mithilfe einer speziellen Version der genetischen Programmierung kann TPOT automatisch Datentransformationen und maschinelle Lernmodelle entwerfen und optimieren und so eine maximale Klassifizierungsgenauigkeit für einen bestimmten Datensatz des überwachten Lernens gewährleisten.

TPOT ist eine der ältesten AutoML-Bibliotheken in Python. Es kann sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsaufgaben verwendet werden und ist derzeit unter der GNU Lesser General Public License v3.0 lizenziert. Mehr über TPOT erfährst du in diesem Lernprogramm.

Image Source 

⭐ GitHub Stars: 9.4K | Downloads insgesamt: 1,4 Millionen

16. Auto-Slearn

Auto-sklearn ist ein automatisiertes Toolkit für maschinelles Lernen und ein geeigneter Ersatz für ein scikit-learn-Modell. Es führt die Abstimmung der Hyperparameter und die Auswahl der Algorithmen automatisch durch und spart so viel Zeit für Praktiker des maschinellen Lernens. Sein Design spiegelt die jüngsten Fortschritte in den Bereichen Meta-Lernen, Ensemble-Konstruktion und Bayes'sche Optimierung wider. 

auto-sklearn wurde als Add-on zu scikit-learn entwickelt und verwendet ein Bayes'sches Optimierungsverfahren, um die beste Modellpipeline für einen bestimmten Datensatz zu finden.

Auto-Sklearn ist extrem einfach zu bedienen und kann sowohl für überwachte Klassifizierungs- als auch für Regressionsaufgaben eingesetzt werden.

import autosklearn.classification

cls = autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier()

cls.fit(X_train, y_train)

predictions = cls.predict(X_test)

Quelle: Das Beispiel stammt aus der offiziellen Dokumentation von auto-sklearn.

Mehr über auto-sklearn erfährst du in ihrem GitHub-Repository.

⭐ GitHub Stars: 7.3K | Downloads insgesamt: 675K

17. FLAML

FLAML ist eine leichtgewichtige Python-Bibliothek, die automatisch genaue Machine-Learning-Modelle identifiziert. Es wählt die Lerner und Hyperparameter automatisch aus und spart damit den Praktikern des maschinellen Lernens viel Zeit und Mühe. Laut dem GitHub Repository sind einige der Funktionen von FLAML:

• Für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben kann FLAML mit geringen Rechenressourcen schnell gute Modelle finden. 
• Es unterstützt sowohl tiefe neuronale Netze als auch klassische maschinelle Lernmodelle. 
• Es lässt sich leicht anpassen oder erweitern. 
• Es unterstützt eine schnelle automatische Abstimmung, die komplexe Einschränkungen und frühzeitiges Anhalten bewältigen kann.  

Mit nur drei Zeilen Code kannst du mit dieser schnellen AutoML-Engine einen Schätzer im Stil von Scikit-Learn erstellen. 

from flaml import AutoML

automl = AutoML()

automl.fit(X_train, y_train, task="classification")

Quelle: Beispiel vom offiziellen GitHub-Repository reproduziert

⭐ GitHub Stars: 3.5K | Downloads insgesamt: 456K

Deep Learning Python Bibliotheken

18. TensorFlow

TensorFlow ist eine beliebte Open-Source-Bibliothek für numerische Hochleistungsberechnungen, die vom Google Brain-Team bei Google entwickelt wurde und eine wichtige Stütze im Bereich der Deep-Learning-Forschung ist.  

Wie auf der offiziellen Website angegeben, ist TensorFlow eine durchgängige Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen. Sie bietet ein umfangreiches, vielseitiges Sortiment an Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen für Forscher und Entwickler im Bereich maschinelles Lernen. 

Einige der Funktionen von TensorFlow, die es zu einer beliebten und weit verbreiteten Deep-Learning-Bibliothek gemacht haben:

• Modelle können leicht entwickelt werden.
• Komplexe numerische Berechnungen sind auf skalierbare Weise möglich.
• TensorFlow ist reich an APIs und bietet stabile Low-Level- und High-Level-APIs in Python und C. 
• Einfache Bereitstellung und Berechnung mit CPU und GPU. 
• Enthält bereits trainierte Modelle und Datensätze.
• Vorgefertigte Modelle für Handys, eingebettete Geräte und die Produktion.
• Tensorboard, ein Kit, das das Visualisierungs-Toolkit von TensorFlow nutzt, um Experimente und Modelltraining zu protokollieren und zu verfolgen.
• Kompatibel mit Keras - einer High-Level-API von TensorFlow.

Um mehr über TensorFlow zu erfahren, schau dir den offiziellen Leitfaden oder das GitHub Repository an oder probiere es selbst aus, indem du diesem Schritt-für-Schritt TensorFlow-Tutorial folgst.

⭐ GitHub Stars: 180K | Downloads insgesamt: 384 Millionen

19. PyTorch

PyTorch ist ein Framework für maschinelles Lernen, das den Weg vom Forschungsprototyp zum Produktionseinsatz drastisch beschleunigt. Es ist eine optimierte Tensor-Bibliothek für Deep Learning mit GPUs und CPUs und gilt als Alternative zu TensorFlow. Im Laufe der Zeit ist die Popularität von PyTorch gewachsen und hat TensorFlow in den Google Trends überholt. 

Es wurde von Facebook entwickelt, wird von Facebook gepflegt und steht derzeit unter BSD zur Verfügung.

Laut der offiziellen Website sind die wichtigsten Funktionen von PyTorch:

• Mit TorchScript wird nahtlos zwischen Eager- und Graph-Modus gewechselt und mit TorchServe wird der Weg zur Produktion beschleunigt.
• Es bietet skalierbares verteiltes Training und Leistungsoptimierung in der Forschung, und die Produktion wird durch das torch.distributed Backend ermöglicht.
• Ein reichhaltiges Ökosystem von Tools und Bibliotheken erweitert PyTorch und unterstützt die Entwicklung in den Bereichen Computer Vision, NLP und anderen.
• Umfassende Unterstützung für die wichtigsten Cloud-Plattformen 

Quelle

⭐ GitHub Stars: 74K | Downloads insgesamt: 119 Millionen

20. FastAI

FastAI ist eine Deep-Learning-Bibliothek, die Nutzern High-Level-Komponenten bietet, mit denen sie mühelos hochmoderne Ergebnisse erzielen können. Es enthält auch Low-Level-Komponenten, die ausgetauscht werden können, um neue Ansätze zu entwickeln. Es soll beides leisten, ohne die Benutzerfreundlichkeit, Flexibilität oder Leistung wesentlich zu beeinträchtigen. 

Merkmale:

• Ein Type Dispatch System für Python zusammen mit einer semantischen Typenhierarchie für Tensoren.
• Eine GPU-optimierte Computer-Vision-Bibliothek, die mit reinem Python vollständig erweiterbar ist
• Ein Optimierer, der die üblichen Funktionen moderner Optimierer in zwei grundlegende Teile zerlegt, so dass Optimierungsalgorithmen in 4 bis 5 Zeilen Code implementiert werden können.
• Ein 2-Wege-Callback-System, das zu jedem Zeitpunkt des Trainings auf jede Komponente des Modells, der Daten oder des Optimierers zugreifen und diese ändern kann.

Um mehr über das Projekt zu erfahren, schau dir die offizielle Dokumentation an.

⭐ GitHub Stars: 25.1K | Downloads insgesamt: 6,1 Millionen

21. Keras

Keras ist eine Deep-Learning-API, die für Menschen und nicht für Maschinen entwickelt wurde. Keras folgt Best Practices zur Verringerung der kognitiven Belastung: Es bietet konsistente und einfache APIs, minimiert die Anzahl der Benutzeraktionen, die für gängige Anwendungsfälle erforderlich sind, und liefert klare und umsetzbare Fehlermeldungen. Keras ist so intuitiv, dass TensorFlow Keras in der Version TF 2.0 als Standard-API übernommen hat. 

Keras bietet einen einfacheren Mechanismus zum Ausdrücken neuronaler Netze und enthält außerdem einige der besten Werkzeuge für die Entwicklung von Modellen, die Verarbeitung von Datensätzen, die Visualisierung von Graphen und mehr.

Merkmale:

• Es läuft sowohl auf der CPU als auch auf der GPU reibungslos.
• Es unterstützt fast alle Modelle eines neuronalen Netzes, darunter Faltungsnetzwerke, Embedding, Pooling, rekurrente Netzwerke usw. Diese Modelle können auch kombiniert werden, um immer komplexere Modelle zu bilden.
• Da Keras modular aufgebaut ist, ist es unglaublich ausdrucksstark, flexibel und eignet sich für innovative Forschung.
• Es ist extrem einfach zu debuggen und zu erforschen.

Um mehr über Keras zu erfahren, schau dir die offizielle Dokumentation an oder besuche diesen Einführungskurs: Deep Learning mit Keras.

⭐ GitHub Stars: 60.2K | Downloads insgesamt: 163 Millionen

22. PyTorch Lightning

PyTorch Lightning bietet eine High-Level-Schnittstelle für PyTorch. Sein leistungsstarkes und leichtgewichtiges Framework kann PyTorch-Code so organisieren, dass die Forschung von der Technik entkoppelt wird und Deep-Learning-Experimente einfacher zu verstehen und zu reproduzieren sind. Es wurde entwickelt, um skalierbare Deep-Learning-Modelle zu erstellen, die nahtlos auf verteilter Hardware laufen können.

Laut der offiziellen Website ist PyTorch lightning so konzipiert, dass du mehr Zeit mit der Forschung und weniger mit der Technik verbringen kannst. Mit einem schnellen Refactor kannst du das:

• Führe deinen Code auf jeder Hardware aus.
• Profilleistung und Engpässe. 
• Modell-Checkpointing.
• Sie haben eine Genauigkeit von 16 Bit.
• Führe ein verteiltes Training durch.

Mehr über die Bibliothek erfährst du auf ihrer offiziellen Website.

⭐ GitHub Stars: 25.6K | Downloads insgesamt: 18,2 Millionen

Python-Bibliotheken für natürliche Sprachverarbeitung

23. NLTK

NLTK ist eine der wichtigsten Plattformen für die Erstellung von Python-Programmen zum Parsen von menschlichen Sprachdaten. Es bietet einfach zu bedienende Schnittstellen zu mehr als 50 Korpora und lexikalischen Ressourcen wie WordNet sowie eine Reihe von Textverarbeitungsbibliotheken; außerdem bietet es Wrapper für industrielle NLP-Bibliotheken. 

NLTK wird als "ein wunderbares Werkzeug für den Unterricht und die Arbeit in der Computerlinguistik mit Python" bezeichnet. Die Bibliothek ist Open-Source und steht unter der Apache License 2.0 zur Verfügung.

Wenn du mehr über NLTK erfahren möchtest, sieh dir die offizielle Dokumentation an oder lies dieses NLTK-Tutorial für Anfänger.  

⭐ GitHub Stars: 12.7K | Downloads insgesamt: 264 Millionen

24. spaCy

spaCy ist eine industrietaugliche, quelloffene Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache in Python. spaCy eignet sich hervorragend für die Extraktion großer Mengen an Informationen. Sie ist von Grund auf in Cython geschrieben, das den Speicher sorgfältig verwaltet. spaCy ist die ideale Bibliothek, wenn deine Anwendung umfangreiche Webdumps verarbeiten muss.  

Merkmale:

• spaCy unterstützt CPU- und GPU-Verarbeitung.
• Bietet Unterstützung für mehr als 66 Sprachen
• Hat 73 trainierte Pipelines für 22 Sprachen
• Multi-Task-Lernen mit vortrainierten Transformatoren wie BERT
• Vortrainierte Wortvektoren
• Geschwindigkeit auf dem neuesten Stand der Technik
• Produktionsfähiges Ausbildungssystem
• Komponenten für Named Entity Recognition, Part-of-Speech Tagging, Dependency Parsing, Satzsegmentierung, Textklassifizierung, Lemmatisierung, morphologische Analyse, Entity Linking und mehr
• Unterstützung für benutzerdefinierte TensorFlow- und PyTorch-Modelle 
• Eingebaute Visualisierungen für Syntax und NER
• Einfaches Modellpaketieren, Bereitstellen und Workflow-Management

Um mehr über spaCy zu erfahren, besuche die offizielle Website oder das GitHub-Repository. Du kannst dich auch schnell mit den Funktionen vertraut machen, indem du diesen praktischen SpaCY-Spickzettel benutzt.  

⭐ GitHub Stars: 28K | Downloads insgesamt: 81 Millionen

25. Gensim

Gensim ist eine Python-Bibliothek für Themenmodellierung, Dokumentenindexierung und Ähnlichkeitsrecherche mit großen Korpora. Es wird hauptsächlich in den Bereichen Information Retrieval und natürliche Sprachverarbeitung eingesetzt.

Merkmale:

• Alle Algorithmen sind speicherunabhängig, sodass Gensim auch Eingaben verarbeiten kann, die größer als der Arbeitsspeicher sind.
• Intuitive Schnittstellen
• Sie erleichtert die Implementierung häufig verwendeter Algorithmen wie Latent Dirichlet Allocation, Random Projections, Online Latent Semantic Analysis und word2vec Deep Learning.
• Verteiltes Rechnen: Es kann Latent Semantic Analysis und Latent Dirichlet Allocation auf einem Cluster von Computern ausführen.

Um mehr über Gensim zu erfahren, besuche die offizielle Website oder das GitHub-Repository.

⭐ GitHub Stars: 14.9K | Downloads insgesamt: 236 Millionen

26. Umarmende Gesichts-Transformatoren

Hugging Face Transformers ist eine Open-Source-Bibliothek von Hugging Face. Transformers ermöglichen es APIs, hochmoderne, vortrainierte Modelle einfach herunterzuladen und zu trainieren. Die Verwendung von vortrainierten Modellen kann deine Rechenkosten und deinen CO2-Fußabdruck reduzieren und dir Zeit sparen, da du ein Modell nicht von Grund auf neu trainieren musst. Die Modelle sind für eine Vielzahl von Modalitäten geeignet, darunter:

• Text: Klassifizieren von Text, Extrahieren von Informationen, Beantworten von Fragen, Übersetzen, Zusammenfassen und sogar Erstellen von Texten in mehr als 100 Sprachen.
• Bilder: Bildklassifizierung, Objekterkennung und Segmentierung.
• Audio: Spracherkennung und Audioklassifizierung.
• Multimodal: Beantwortung von Tabellenfragen, optische Zeichenerkennung, Informationsextraktion aus gescannten Dokumenten, Videoklassifizierung und Beantwortung visueller Fragen.

Die Transformers-Bibliothek unterstützt die nahtlose Integration von drei der beliebtesten Deep-Learning-Bibliotheken: PyTorch, TensorFlow und JAX. Du kannst dein Modell in drei Zeilen Code in einem Framework trainieren und es in einem anderen zur Inferenz laden. Die Architektur jedes Transformators wird in einem eigenständigen Python-Modul definiert, sodass sie leicht für Experimente und Forschung angepasst werden können.

Die Bibliothek steht derzeit unter der Apache License 2.0 zur Verfügung.

Wenn du mehr über Transformers erfahren möchtest, besuche die offizielle Website oder das GitHub-Repository und sieh dir unser Tutorial zur Verwendung von Transformers und Hugging Face an. 

Quelle

⭐ GitHub Stars: 119K | Downloads insgesamt: 62 Millionen

Die Auswahl der besten Python-Bibliothek

Die Auswahl der richtigen Python-Bibliothek für deine Aufgaben in den Bereichen Data Science, maschinelles Lernen oder natürliche Sprachverarbeitung ist eine wichtige Entscheidung, die den Erfolg deiner Projekte maßgeblich beeinflussen kann. Bei dem riesigen Angebot an Bibliotheken ist es wichtig, dass du verschiedene Faktoren berücksichtigst, um eine fundierte Entscheidung zu treffen. Hier sind die wichtigsten Überlegungen, die du anstellen solltest:

1. Projektanforderungen

• Definiere deine Ziele: Beschreibe klar und deutlich die Ziele deines Projekts. Bestimme die spezifischen Aufgaben, wie z.B. Datenmanipulation, Visualisierung, maschinelles Lernen oder Verarbeitung natürlicher Sprache, die dein Projekt beinhaltet.
• Verstehe den Umfang: Bedenke den Umfang deines Projekts. Manche Bibliotheken sind in bestimmten Bereichen besonders gut, deshalb ist es wichtig, dass du deine Anforderungen mit den Stärken der Bibliothek abstimmst.

2. Benutzerfreundlichkeit und Lernkurve

• Benutzerfreundliche Schnittstellen: Beurteile die Benutzerfreundlichkeit der einzelnen Bibliotheken. Bibliotheken mit intuitiven APIs, umfangreicher Dokumentation und einer unterstützenden Community können einen reibungslosen Entwicklungsprozess ermöglichen.
• Lernressourcen: Überprüfe die Verfügbarkeit von Tutorials, Kursen und Community-Foren für jede Bibliothek. Bibliotheken mit umfangreichen Bildungsressourcen können die Lernkurve beschleunigen.

3. Unterstützung der Gemeinschaft

• Aktive Gemeinschaft: Eine lebendige und aktive Gemeinde ist ein Zeichen für eine gesunde und gut gepflegte Bibliothek. Achte auf die Anzahl der Mitwirkenden, die Häufigkeit der Aktualisierungen und die Reaktionsfähigkeit auf Anfragen aus der Community.
• GitHub-Aktivität: Schau in den GitHub-Repositories nach aktuellen Commits, Issues und Diskussionen. Ein lebendiges GitHub-Repository deutet oft auf eine kontinuierliche Entwicklung und das Engagement der Gemeinschaft hin.

4. Leistung und Skalierbarkeit

• Skalierbarkeit: Berücksichtige die Skalierbarkeit der Bibliothek, um große Datensätze oder komplexe Berechnungen zu bewältigen. Einige Bibliotheken sind auf Leistung optimiert und können effizient mit wachsenden Datenmengen skalieren.

5. Integration in das Ökosystem

• Kompatibilität: Achte darauf, dass sich die gewählte Bibliothek nahtlos in dein bestehendes technisches System einfügt. Die Kompatibilität mit anderen Bibliotheken, Frameworks oder Tools, die du verwenden willst, ist entscheidend für einen kohärenten Arbeitsablauf.

6. Lizenz und rechtliche Überlegungen

• Lizenzierung: Verstehe die Lizenzbedingungen der einzelnen Bibliotheken. Vergewissere dich, dass die Lizenz mit den Anforderungen deines Projekts und den rechtlichen Aspekten, die deine Organisation möglicherweise hat, übereinstimmt.

7. Feedback und Ansehen in der Gemeinschaft

• Bewertungen und Erfahrungsberichte: Suche nach Bewertungen und Erfahrungsberichten von anderen Entwicklern und Datenwissenschaftlern, die die Bibliotheken verwendet haben. Dieses Feedback aus erster Hand kann Einblicke in die praktische Nutzung der Bibliotheken geben.

8. Laufende Wartung und Updates

• Neueste Updates: Prüfe, wann die Bibliothek zuletzt aktualisiert wurde. Regelmäßige Aktualisierungen sind ein Zeichen für laufende Wartung und Verbesserungen. Vermeide die Verwendung von Bibliotheken, die nicht mehr aktiv gepflegt werden.

9. Leistungsmaßstäbe

• Benchmarking: Erkundige dich nach Leistungsmaßstäben für die Bibliotheken, vor allem wenn die Leistung ein wichtiger Faktor in deinem Projekt ist. Benchmarks können dir helfen, die Geschwindigkeit und Effizienz verschiedener Bibliotheken zu vergleichen.

10. Berücksichtigung von zukünftigen Entwicklungen

• Roadmap: Untersuche den Fahrplan oder die zukünftigen Entwicklungspläne für jede Bibliothek. Wenn du dich für eine Bibliothek entscheidest, die eine klare Vision für zukünftige Verbesserungen hat, kannst du sicher sein, dass deine Projekte langfristig unterstützt werden.

Wenn du diese Faktoren sorgfältig abwägst, kannst du eine fundierte Entscheidung bei der Auswahl von Python-Bibliotheken für deine Data Science- oder Machine Learning-Projekte treffen. Denk daran, dass die beste Bibliothek für dein Projekt von den spezifischen Anforderungen und Zielen abhängt, die du erreichen willst.