Miks on Python andmeteaduse jaoks populaarne?

Python on populaarne kõrgetasemeline programmeerimiskeel, mida kasutatakse peamiselt andmeteaduse, automatiseerimise, veebiarenduse ja tehisintellekti jaoks. See on üldotstarbeline programmeerimiskeel, mis toetab funktsionaalset programmeerimist, objektorienteeritud programmeerimist ja protseduurilist programmeerimist. Aastate jooksul on Python teadaolevalt parim andmeteaduse programmeerimiskeel ja seda kasutavad suured tehnoloogiaettevõtted andmeteaduse ülesannete täitmiseks.

Sellest õpetusest saate teada, miks on Python andmeteaduse jaoks nii populaarne ja miks see jääb populaarseks ka tulevikus.

Milleks saab Pythonit kasutada?

Nagu varem öeldud, on Python üldotstarbeline programmeerimiskeel, mis tähendab, et seda saab kasutada peaaegu kõige jaoks.

Pythoni üks levinud rakendus veebiarenduses on see, kus Djangot või Flaski kasutatakse veebisaidi taustaprogrammina. Näiteks Instagrami taustaprogramm töötab Django peal ja see on üks suurimaid Django juurutusi.

Pythonit saate mängude arendamiseks kasutada ka Pygame'i, Kivy, Arcade'i jne abil; kuigi seda kasutatakse harva. Mobiilirakenduste arendust ei jäeta kõrvale, Python pakub palju rakenduste arendusteeke, nagu Kivy ja KivyMD, mida saate kasutada mitmeplatvormiliste rakenduste arendamiseks; ja paljud teised raamatukogud, nagu Tkinter, PyQt jne.

Selle õpetuse põhiteema on Pythoni rakendamine andmeteaduses. Python on osutunud andmeteaduse jaoks parimaks programmeerimiskeeleks ja sellest õpetusest saate teada, miks.

Mis on andmeteadus?

Vastavalt Oraakel, andmeteadus ühendab andmetest väärtuse eraldamiseks mitut valdkonda, sealhulgas statistikat, teaduslikke meetodeid, tehisintellekti (AI) ja andmeanalüüsi. See hõlmab andmete ettevalmistamist analüüsiks, sealhulgas andmete puhastamist, koondamist ja manipuleerimist täpsema andmeanalüüsi tegemiseks.

Andmeteadus on rakendatav erinevates tööstusharudes ning aitab probleeme lahendada ja universumi kohta rohkem teada saada. Tervisetööstuses aitab andmeteadus arstidel kasutada varasemaid andmeid otsuste tegemisel, näiteks diagnoosi või haiguse õige ravi määramisel. Haridussektor ei ole kõrvale jäetud, nüüd saab ennustada õpilaste koolist väljalangemist ja seda kõike tänu andmeteadusele.

Pythonil on lihtne süntaks

Mis muudaks programmeerimise palju lihtsamaks kui intuitiivne süntaks? Pythonis on esimese programmi käivitamiseks vaja vaid ühte rida: lihtsalt tippige print ("Tere maailm!") ja jookse – nii lihtne see ongi.

Pythonil on väga lihtne süntaks ning see muudab programmeerimise palju lihtsamaks ja kiiremaks. Funktsioonide kirjutamisel pole vaja lokkis sulgusid, ükski semikoolon pole teie vaenlane ja te ei pea isegi teeke importima enne põhikoodi kirjutamist.

See on Pythoni eelis teiste programmeerimiskeelte ees. Teil on vähem kalduvusi vigu teha ja märkate kergesti vigu.

Lai kogukond

Andmeteadus on üks keeruline valdkond, millega te ei saa hakkama ilma abita. Python pakub oma laia kogukonna kaudu kogu vajalikku abi. Kui jääte jänni, sirvige seda ja teie vastus ootab teid. Stack Overflow on väga populaarne veebisait, kuhu postitatakse küsimusi ja vastuseid programmeerimisprobleemidele.

Kui teie probleem on uus, mis on haruldane, võite esitada küsimusi ja inimesed on valmis andma vastuseid.

Python pakub kõiki raamatukogusid

Teil on hädasti vett vaja ja teil on laual vaid kaks tassi. Üks on veerandi ulatuses veega täidetud, samas kui teine ​​on peaaegu täis. Kas kannaksite tassi palju vett või teist, kuigi neil mõlemal on vett? Sooviksite kaasas kanda palju vett sisaldavat tassi, sest vajate tõesti vett. See on Pythoniga seotud, see pakub kõiki teeke, mida andmeteaduse jaoks kunagi vajate. Kindlasti ei tahaks te kasutada mõnda muud programmeerimiskeelt, kus on saadaval vaid mõned teegid.

Nende raamatukogudega töötades saate suurepärase kogemuse, sest neid on väga lihtne kasutada. Kui teil on vaja installida mõni teegi, otsige teegi nime aadressilt PyPI.org ja järgige teegi installimiseks selle artikli lõpus olevaid juhiseid.

Seotud: Andmeteaduse raamatukogud Pythoni jaoks, mida peaks kasutama iga andmeteadlane

Numbriline Python – NumPy

NumPy on üks kõige sagedamini kasutatavaid andmeteaduslikke teeke. See võimaldab teil Pythonis töötada numbriliste ja teaduslike ülesannetega. Andmed esitatakse massiivide või loenditena, mis võivad olla mis tahes mõõtmetes: 1-mõõtmeline (1D) massiiv, 2-mõõtmeline (2D) massiiv, 3-mõõtmeline (3D) massiiv jne.

Pandad

Pandas on ka populaarne andmeteaduslik raamatukogu, mida kasutatakse andmete ettevalmistamisel, töötlemisel, andmete visualiseerimisel. Pandadega saate importida andmeid erinevates vormingutes, näiteks CSV (komaeraldusega väärtused) või TSV (tabulaatoriga eraldatud väärtused). Pandad toimivad nagu Matplotlib, sest see võimaldab teha erinevat tüüpi süžeesid. Veel üks lahe funktsioon, mida Pandas pakub, on see, et see võimaldab teil lugeda SQL-päringuid. Seega, kui olete oma andmebaasiga ühenduse loonud ja soovite Pythonis SQL-päringuid kirjutada ja käivitada, on Pandas suurepärane valik.

Matplotlib ja Seaborn

Matplotlib on veel üks vinge Pythoni pakutav raamatukogu. See on välja töötatud MatLabi peal - programmeerimiskeel, mida kasutatakse peamiselt teaduslikul ja visualiseerimisel. Matplotlib võimaldab joonistada erinevat tüüpi graafikuid vaid mõne koodireaga.

Saate koostada graafikud mis tahes andmete visualiseerimiseks, aidates teil oma andmetest ülevaadet saada või anda teile andmete parem esitus. Ka teised raamatukogud, nagu Pandas, Seaborn ja OpenCV, kasutavad keerukate graafikute joonistamiseks Matplotlibi.

Seaborn (mitte Seaborne) on täpselt nagu Matplotlib, lihtsalt teil on rohkem võimalusi - anda oma graafiku erinevatele osadele erinevad värvid või toonid. Saate koostada kenad graafikud ja kohandada välimust, et muuta andmete esitus paremaks.

Open Computer Vision – OpenCV

Võib-olla soovite luua optilise märgituvastussüsteemi (OCR), dokumendiskanneri või pildi filtrit, liikumisandurit, turvasüsteemi või midagi muud arvutinägemisega seotud, peaksite proovima OpenCV. See Pythoni pakutav hämmastav ja tasuta raamatukogu võimaldab teil luua arvutinägemissüsteeme vaid mõne koodirea kaudu. Saate töötada piltide, videote või isegi veebikaamera kanaliga ja juurutada.

Scikit-learn – Sklearn

Scikit-learn on kõige populaarsem raamatukogu, mida kasutatakse spetsiaalselt andmeteaduse masinõppe ülesannete jaoks. Sklearn pakub kõiki utiliite, mida vajate oma andmete kasutamiseks ja masinõppemudelite loomiseks vaid mõne koodireaga.

On erinevaid masinõppeülesandeid, nagu lineaarne regressioon (lihtne ja mitmekordne), logistiline regressioon, k-lähimad naabrid, naiivsed lahed, tugivektori regressioon, juhuslik metsa regressioon, polünoomne regressioon, sealhulgas klassifitseerimine ja rühmitamine ülesandeid.

Kuigi Python on oma süntaksi tõttu lihtne; on tööriistu, mis on spetsiaalselt loodud andmeteadust silmas pidades. Jupyteri sülearvuti on esimene tööriist, see on Anaconda ehitatud arenduskeskkond Pythoni koodi kirjutamiseks andmeteaduslike ülesannete jaoks. Saate kirjutada ja koheselt käivitada koode lahtrites, neid rühmitada või isegi dokumentatsiooni kaasata, nagu pakub selle märgistusvõimalus.

Populaarne alternatiiv on Google Colaboratory, tuntud ka kui Google Colab. Need on sarnased ja neid kasutatakse samal eesmärgil, kuid Google Colabil on pilve toe tõttu rohkem eeliseid. Teil on juurdepääs rohkemale ruumile, ilma et peaksite muretsema, et teie arvuti salvestusruum saab täis. Samuti saate oma märkmikke jagada, mis tahes seadmesse sisse logida ja sellele juurde pääseda või isegi märkmiku GitHubisse salvestada.

Kuidas Pythonis mis tahes andmeteaduse raamatukogu installida

Arvestades, et Python on juba teie arvutisse installitud, juhendab see samm-sammuline jaotis teid, kuidas installida mis tahes andmeteaduse teeki oma Windowsi arvutisse. Sel juhul installitakse NumPy, järgige alltoodud samme:

1. Vajutage Alusta ja tüüp cmd. Paremklõpsake tulemust ja valige Käivitage administraatorina.

1. PyPi-st Pythoni teekide installimiseks vajate PIP-i. Kui teil juba on, jätke see samm vahele; kui ei, siis palun lugege kuidas installida arvutisse PIP.
2. Tüüp pip install numpy ja vajutage Sisenema jooksma. See protsess installib NumPy teie arvutisse ja nüüd saate NumPy oma arvutis importida ja kasutada. See protsess peaks välja nägema sarnane allpool näidatud ekraanipildiga, ignoreerige hoiatust ja tühikuid. (Kui kasutate Linuxi või macOS-i, avage lihtsalt terminal ja sisestage pip install käsk).

On aeg kasutada Pythonit andmeteaduse jaoks

Muude programmeerimiskeelte, nagu R, C++ ja Java hulgas; Python on andmeteaduse jaoks parim. See õpetus on juhendanud teid, miks Python on andmeteaduse jaoks nii populaarne. Nüüd teate, mida Python pakub ja miks sellised suured ettevõtted nagu Google, Meta, NASA, Tesla jne Pythonit kasutavad.

Kas see õpetus suutis teid veenda, et Python jääb andmeteaduse parimaks programmeerimiskeeleks? Kui jah, siis jätkake toredate andmeteaduse projektidega; aidata elu lihtsamaks teha.

Exceli andmete importimine Pandade abil Pythoni skriptidesse

Täpsema andmeanalüüsi jaoks on Python parem kui Excel. Siit saate teada, kuidas importida oma Exceli andmed Pandase abil Pythoni skripti!

Loe edasi

Autori kohta