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:
- Dapat digunakan sebagai pengganti MATLAB, dengan keuntungan free dan bersifat open-source
- Mendukung puluhan backend dan jenis output, yang berarti Kita dapat menggunakannya terlepas dari sistem operasi mana yang Kita gunakan atau format output mana yang ingin Kita gunakan
- Pandas sendiri dapat digunakan sebagai pembungkus di sekitar API MATLAB untuk mengatur MATLAB seperti pembersih
- Konsumsi memori rendah dan perilaku runtime yang lebih baik
Penggunaan:
- Analisis korelasi variable
- Memvisualisasikan interval kepercayaan 95 persen dari model
- Deteksi outlier menggunakan scatter plot dan lain-lain.
- Memvisualisasikan distribusi data untuk mendapatkan wawasan yang instan
Seiring dengan perkembangan library ini, para data scientist juga memanfaatkan kemampuan beberapa library yang berguna lainnya yaitu :
- Mirip dengan TensorFlow, Keras adalah salah satu library populer lainnya yang digunakan secara luas untuk deep learning dan modul jaringan saraf. Keras mendukung backend TensorFlow dan Theano, jadi library ini adalah pilihan yang baik jika Kita tidak ingin mempelajari lebih detail TensorFlow.
- Scikit-learn adalah library machine learning yang menyediakan hampir semua algoritma machine learning yang mungkin Kita butuhkan. Scikit-learn dirancang untuk diinterpolasi ke dalam NumPy dan SciPy.
- Seabourn adalah library lainnya yang digunakan untuk visualisasi data. Library ini adalah peningkatan dari matplotlib, karena memperkenalkan jenis plot tambahan.
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:
- Menyediakan fungsi yang cepat dan terlengkap untuk rutinitas proses numerik
- Komputasi berorientasi array untuk efisiensi yang lebih baik
- Mendukung pendekatan berorientasi objek
- Komputasi yang ringkas dan lebih cepat dengan vektorisasi
Penggunaan:
- Banyak digunakan dalam analisis data
- Membuat array N-dimensional yang powerful
- Membentuk dasar library lain, seperti SciPy dan scikit-learn
- Sebagai pengganti MATLAB saat digunakan dengan SciPy dan matplotlib
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:
- Terdiri dari algoritma dan fungsi yang dibangun pada ekstensi NumPy python
- Perintah dengan kemampuan tingkat tinggi untuk manipulasi dan visualisasi data
- Pemrosesan gambar multidimensi dengan submodul SciPy.ndimage
- Menyertakan fungsi bawaan untuk memecahkan masalah persamaan diferensial
Penggunaan:
- Operasi gambar multidimensi
- Memecahkan masalah persamaan diferensial dan transformasi Fourier
- Optimalisasi algoritma
- Aljabar linear
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:
- Sintaks yang fasih dan kaya fungsionalitas sehingga memberi Kita kebebasan untuk menangani data yang hilang
- Memungkinkan Kita membuat fungsi dan menjalankannya di serangkaian data
- Abstraksi tingkat tinggi
- Berisi struktur data tingkat tinggi dan alat untuk manipulasi
Pengaplikasian:
- Konversi dan cleansing data yang umum
- Proses ETL (ekstract, transform, load) digunakan untuk transformasi data dan penyimpanan data, karena memiliki dukungan yang sangat baik untuk memuat file CSV ke dalam format bingkai datanya
- Digunakan dalam berbagai bidang akademik dan komersial, termasuk statistik, keuangan, dan ilmu saraf
- Mempunyai fungsionalitas Time-series yang spesifik, seperti date range generation, moving window, regresi linier, dan date shifting
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:
- Visualisasi grafik komputasi yang lebih baik
- Mengurangi error sebesar 50 hingga 60 persen dalam neural machine learning
- Komputasi paralel untuk menjalankan model yang kompleks
- Manajemen library terbaik yang didukung oleh Google
- Pembaruan yang lebih cepat dan rilis baru yang sering untuk memberi Kita fitur terbaru
Penggunaan TensorFlow:
- Speech and image recognition
- Aplikasi berbasis teks
- Time-series analisis
- Deteksi video
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
Data visualization atau visualisasi data adalah hal yang sangat penting, sebab pemaparan data berupa kumpulan tabel tidak selamanya bisa dipahami dengan mudah. Oleh karena itu, dibutuhkan visualisasi data untuk menyajikan data dalam bentuk gambar, mulai dari grafik, diagram, dan lain sebagainya.
Dalam hal ini, Python memiliki peran penting sebagai bahasa pemrograman. Tak hanya digunakan sebagai alat analisis data, Python juga mampu memberikan visualisasi data yang menarik bagi perusahaan. Untuk memvisualisasikan data lewat Python, terdapat beberapa library yang biasa digunakan. Apa sajakah itu?
Library Python untuk Data Visualization
Ada beberapa library Python yang digunakan untuk memvisualisasikan data, sesuai dengan spesifikasi dan keunggulannya masing-masing. Berikut adalah sepuluh rekomendasi library Python terbaik untuk data visualization.
1. Matplotlib
BACA JUGA: Top 10 R Library untuk Visualisasi Data
Pertama, Matplotlib merupakan salah satu Python libraries yang banyak digunakan. Diluncurkan sejak 2003, library ini berhasil digunakan oleh sebagian besar pengguna Python. Paket ini menyediakan alat visualisasi data dua dimensi berupa grafik, plot, histogram, dan lain-lain. Matplotlib banyak digemari karena memiliki sifat yang open source dan gratis untuk diakses.
2. Seaborn
Berikutnya, ada Seaborn yang menjadi salah satu paket laris dalam Python. Paket ini dirancang di atas Matplotlib dan terintegrasi dengan NumPy dan struktur data dari Pandas. Seaborn akan membaca dan memahami data sebelum akhirnya dipetakan secara semantik dan statistik. Pada akhirnya, kumpulan data yang rumit bisa disajikan sebagai plot informatif. Anda juga bisa memilih tema dan warna untuk mempercantik tampilannya.
3. Plotly
Jika dibandingkan dengan matplotlib dan seaborn, Plotly memiliki keunggulan dapat menghasilkan plot yang interaktif. Selain itu library ini bisa dibilang cukup lengkap karena menyediakan lebih dari 40 grafik atau bagan, mulai dari histogram, heatmaps, grafik tiga dimensi, dan lain-lain. Plotly bersifat open source dan bisa diakses secara gratis. Selain itu, Anda juga bisa menampilkan visualisasi data lewat aplikasi web, seperti Dash dan Jupyter Notebooks, atau bisa menyimpannya dalam bentuk HTML.
4. Altair
Library Python berikutnya yang berguna untuk visualisasi data adalah Altair. Altair bergantung pada beberapa library Python lainnya, seperti python 3.6, entrypoints, jsonschema, NumPy, Pandas, dan Toolz. Meski demikian, Altair merupakan paket yang disenangi karena bersifat interaktif, bisa menciptakan berbagai tipe bagan tanpa memerlukan bahasa pemrograman yang rumit.
5. Ggplot
Selanjutnya ada Ggplot, library Python yang terkoneksi dengan ggplot2 untuk bahasa pemrograman R. Ggplot dapat menghasilkan data visualization yang menarik dengan berbagai bentuk grafik atau bagan, seperti pie chart, scatterplots, error charts, dan lain-lain. Dengan menggunakan Ggplot, Anda tidak perlu sibuk mempersiapkan penampilan data Anda, sehingga tersedia lebih banyak waktu untuk memikirkan interpretasinya.
6. Bokeh
Bokeh adalah library visualisasi data yang bisa digunakan untuk memproses berbagai varian data, baik itu data berskala besar maupun kecil. Berbeda dari Ggplot yang berbasis pada ggplot2 sebagai R library, Bokeh berbasis pada Python. Bokeh dapat menghasilkan data visualization interaktif yang bisa digunakan melalui aplikasi web, dokumen HTML, maupun JSON.
7. Pygal
Tidak jauh berbeda dari Bokeh, Pygal dapat menyajikan visualisasi data lewat aplikasi web yang diakses lewat situs web. Tak sebatas itu, Pygal juga bisa dijadikan ke dalam bentuk SVG atau Scalable Vector Graphics. Namun, kelemahannya adalah data yang bisa dijadikan dalam SVG hanya untuk data berskala kecil.
8. Geoplotlib
Berikutnya ada Geoplotlib yang menyediakan visualisasi data dalam bentuk map geografis. Keunggulan ini menjadi alasan utama mengapa Geoplotlib penting dalam library Python. Pasalnya, tidak banyak library yang menyediakan map geografis berupa dot-density maps, choropleths, symbol maps, dan lainnya. Tertarik mencoba? Pastikan Anda telah memiliki NumPy pyglet sebelum install Geoplotlib.
9. Gleam
Paket berikutnya untuk visualisasi data dalam library Python adalah Gleam. Paket ini tercipta karena terinspirasi dari library R, yakni Shiny. Gleam merupakan paket visualisasi data yang bisa diakses lewat aplikasi web interaktif. Namun, perbedaannya adalah Gleam hanya memerlukan skrip Python, sehingga Anda tidak perlu memahami tentang HTML, JavaScripts, dan lain sebagainya.
10. Folium
Terakhir, ada Folium yang menjadi library Python bersifat open source. Paket ini bisa menampilkan visualisasi data ke dalam bentuk map, seperti choropleth maps, scatter maps, bubble maps, heatmaps, dan lainnya. Hal ini memungkinkan Anda untuk memvisualisasikan data geospasial. Selain itu, Folium juga memiliki keunggulan, yakni bisa ditambahkan dengan Markercluser, ScrollZoomToggler, dan DualMap untuk memperluas fungsi mapnya.