5 Pythoni andmeteaduse raamatukogu, mida iga andmeteadlane peaks kasutama

Pythonist kui keelest on saanud tunni vajadus. See teeb kõike alates veebisaitide loomisest, haldamisest ja automatiseerimisest kuni andmete analüüsimise ja vaidlustamiseni. Selle tõeseimad funktsioonid tulevad esile siis, kui andmeanalüütikud, andmeinsenerid ja andmeteadlased usaldavad Pythonit nende andmete pakkumise tegemisel.

Pythoni nimi on muutunud andmeteaduse sünonüümiks, kuna seda kasutatakse laialdaselt kasvavate andmevormide haldamiseks ja nendest ülevaate saamiseks.

Selle raamatukogude seeria on vaid jäämäe tipp; paljud andmeteadlased hakkavad olemasolevaid teeke ühe nupuvajutusega kasutama.

Kuidas saavad Pythoni raamatukogud andmeteadust aidata?

Python on mitmekülgne, mitmetahuline programmeerimiskeel, mis jätkuvalt rahustab inimesi lihtsalt kasutatav süntaks, tohutud otstarbekohased teegid ja ulatuslik analüütiliselt juhitud loend funktsioonid.

Enamik Pythoni teeke on käepärased üksikasjaliku analüüsi, visualiseerimise, arvandmetöötluse ja isegi masinõppe tegemiseks. Kuna andmeteadus on seotud andmeanalüüsi ja teadusliku andmetöötlusega, on Python leidnud endale uue kodu oma rüpes.

Mõned parimad andmeteaduse raamatukogud on järgmised:

• Pandad
• NumPy
• Scikit-Learn
• Matplotlib
• Seaborn

Arutagem iga raamatukogu üle, et näha, mida iga valik pakub lootustandvatele andmeteadlastele.

Seotud: Masinõppeprojektiideed algajatele

1. Pandad

Pythoni andmeanalüüsi teek ehk Pandas on ilmselt üks Pythonis enim levinud teeke. Selle paindlikkus, paindlikkus ja funktsioonide seeria on teinud sellest Pythoni ühe armastatuima raamatukogu.

Kuna andmeteadus algab andmete riidlemisest, möllamisest ja analüüsist, ulatab Pandase raamatukogu oma funktsioonid veelgi kasulikumaks. Teegi eesmärk on andmete lugemine, manipuleerimine, koondamine ja visualiseerimine ning kõik muu hõlpsasti mõistetavasse vormingusse.

Saate ühendada CSV-, TSV- või isegi SQL-andmebaasid ja luua Pandaga andmeraami. Andmeraam on statistilise tarkvara tabeli või isegi Exceli tabeli suhtes suhteliselt sümmeetriline.

Pandad lühidalt

Siin on mõned asjad, mis hõlmavad Panda funktsioone lühidalt:

• Andmeraami(de) sees olevate andmeallikate indekseerimine, manipuleerimine, ümbernimetamine, sortimine ja liitmine
• Saate hõlpsasti andmeraami veerge lisada, värskendada või kustutada
• Määrake puuduvad failid, käsitlege puuduvaid andmeid või NAN-e
• Joonistage oma andmeraami teave histogrammide ja kastigraafikute abil

Lühidalt öeldes moodustab Pandase raamatukogu aluse, millel toetub Pythoni andmeteaduse kontseptsioonide olemus.

Seotud: Panda toimingud algajatele

2. NumPy

Nagu nimi tabavalt kapseldab, kasutatakse NumPy massiivitöötlusteegina laialdaselt. Kuna see suudab hallata mitmemõõtmelisi massiiviobjekte, kasutatakse seda mitmemõõtmeliste andmete hindamise konteinerina.

NumPy teegid koosnevad elementide seeriast, millest igaüks on sama tüüpi. Ideaalis eraldab need andmetüübid mitu positiivset täisarvu. Mõõtmed on tuntud kui teljed, samas kui telgede arv on tuntud kui auastmed. NumPy massiiv liigitatakse järgmiselt ndarray.

Kui peate tegema erinevaid statistilisi arvutusi või töötama erinevate matemaatikatehtetega, on NumPy teie esimene valik. Kui hakkate Pythonis massiividega töötama, mõistate, kui hästi teie arvutused töötavad ja kogu protsess on tõrgeteta, kuna hindamisaeg väheneb märgatavalt.

Mida saab NumPyga teha?

NumPy on iga andmeteadlase sõber lihtsalt järgmistel põhjustel:

• Tehke põhilisi massiivi toiminguid, nagu massiivide liitmine, lahutamine, viilutamine, tasandamine, indekseerimine ja ümberkujundamine
• Kasutage massiive täpsemate protseduuride jaoks, sealhulgas virnastamine, poolitamine ja leviedastus
• Töötage lineaaralgebra ja kuupäeva-aja operatsioonidega
• Kasutage Pythoni statistilisi võimalusi NumPy funktsioonidega, kõik ühes teegis

Seotud: NumPy toimingud algajatele

3. Scikit-Learn

Masinõpe on andmeteadlase elu lahutamatu osa, eriti kuna peaaegu kõik automatiseerimise vormid näivad lähtuvat masinõppe tõhususest.

Scikit-Learn on Pythoni algne masinõppe raamatukogu, mis pakub andmeteadlastele järgmisi algoritme:

• SVM-id
• Juhuslikud metsad
• K-tähendab klasterdamist
• Spektriklastri moodustamine
• Keskmine nihe ja
• Ristvalideerimine

Tõhusalt, SciPy, NumPy ja muud seotud Pythoni teaduslikud paketid teevad järeldusi Scikit-Learni sarnastelt. Kui töötate Pythoni juhendatud ja järelevalveta õppealgoritmide nüanssidega, peaksite pöörduma Scikit-Learni poole.

Sukelduge juhendatud õppemudelite maailma, sealhulgas Naive Bayes, või leppige sildistamata andmete grupeerimisega KMeansi abil; valik on sinu.

Mida saate Scikit-Learniga teha?

SciKit-Learn on täiesti erinev pallimäng, kuna selle funktsioonid on üsna erinevad ülejäänud Pythoni raamatukogudest.

Siin on, mida saate selle Scikit-Learniga teha

• Klassifikatsioon
• Klasterdamine
• Regressioon
• Mõõtmete vähendamine
• Mudeli valik
• Andmete eeltöötlus

Kuna arutelu on kaugenenud andmete importimisest ja manipuleerimisest, on oluline märkida, et Scikit-Learn mudelid andmeid ja mitte manipuleerida seda mis tahes kujul. Nendest algoritmidest tehtud järeldused moodustavad masinõppemudelite olulise aspekti.

4. Matplotlib

Visualisatsioonid võivad viia teie andmekohtadesse, aidata teil luua lugusid, 2D-kujundeid ja manustada graafikuid rakendustesse – seda kõike koos Matplotlibi teegiga. Andmete visualiseerimine võib olla erinevates vormides, alates histogrammidest, hajuvusgraafikutest, tulpdiagrammidest, pindalagraafikutest ja isegi pirukagraafikutest.

Igal graafikuvalikul on ainulaadne asjakohasus, mis tõstab kogu andmete visualiseerimise idee.

Lisaks saate kasutada Matplotlib teeki, et luua oma andmetega järgmisi diagrammivorme:

• Sektordiagrammid
• Tüvetükid
• Kontuurplaanid
• Quiver krundid
• Spektrogrammid

5. Seaborn

Seaborn on Pythonis veel üks andmete visualiseerimise teek. Siiski on asjakohane küsimus, kuidas Seaborn erineb Matplotlibist? Kuigi mõlemat paketti turustatakse andmete visualiseerimispakettidena, on tegelik erinevus selles, millist tüüpi visualiseerimisi saate nende kahe teegiga teha.

Alustuseks saate Matplotlibiga luua ainult põhigraafikuid, sealhulgas ribad, jooned, alad, hajutused jne. Seaborni puhul on visualiseerimiste tase aga tõusnud, kuna saate luua mitmesuguseid väiksema keerukuse ja vähemate süntaksitega visualiseerimisi.

Teisisõnu saate Seaborni abil töötada oma visualiseerimisoskuste kallal ja arendada neid oma ülesannete nõuete alusel.

Kuidas Seaborn teid aitab?

• Korrelatsiooni loomiseks määrake oma seosed erinevate muutujate vahel
• Arvutage koondstatistika kategooriliste muutujatega
• Sõltuvate muutujate ja nende seoste väljatöötamiseks joonistage lineaarse regressiooni mudelid
• Kõrgetasemeliste abstraktsioonide tuletamiseks joonistage mitme graafiku ruudustikud

Seotud: Kuidas Pythonit tasuta õppida

Arukas töötamine Pythoni raamatukogudega

Pythoni avatud lähtekoodiga olemus ja paketipõhised tõhusused aitavad andmeteadlastel oma andmetega mitmesuguseid funktsioone täita. Alates importimisest ja analüüsist kuni visualiseerimiste ja masinõppe kohandamiseni – igat tüüpi programmeerijate jaoks leidub midagi.

7 olulist käsku Pythoniga alustamiseks algajatele

Kas soovite õppida Pythonit, kuid ei tea, kust alustada? Alustage oma programmeerimise teekonda, õppides kõigepealt need põhikäsud selgeks.

Loe edasi

Autori kohta