5 Python duomenų mokslo bibliotekos, kurias turėtų naudoti kiekvienas duomenų mokslininkas

Python, kaip kalba, tapo valandos poreikiu. Jis atlieka viską nuo svetainių kūrimo, valdymo ir automatizavimo iki duomenų analizės ir ginčų. Tikriausios jo funkcijos išryškėja, kai duomenų analitikai, duomenų inžinieriai ir duomenų mokslininkai pasitiki Python, kad jis atliks jų duomenų pasiūlymus.

Python pavadinimas tapo duomenų mokslo sinonimu, nes jis plačiai naudojamas tvarkyti ir gauti įžvalgų iš besivystančių duomenų formų.

Jos bibliotekų serija yra tik ledkalnio viršūnė; daugelis duomenų mokslininkų pradeda naudotis turimomis bibliotekomis vienu mygtuko paspaudimu.

Kaip Python bibliotekos gali padėti duomenų mokslui?

Python yra universali, įvairiapusė programavimo kalba, kuri ir toliau džiugina žmones paprasta naudoti sintaksė, daugybė konkrečiam tikslui skirtų bibliotekų ir platus analitiniais tikslais pagrįstų bibliotekų sąrašas funkcionalumas.

Dauguma Python bibliotekų yra patogios atlikti išsamią analizę, vizualizacijas, skaitmeninį skaičiavimą ir net mašininį mokymąsi. Kadangi duomenų mokslas yra susijęs su duomenų analize ir moksliniais skaičiavimais, Python rado sau naujus namus savo glėbyje.

Kai kurios geriausios duomenų mokslo bibliotekos yra:

• Pandos
• NumPy
• Scikit-Learn
• Matplotlib
• Seaborn

Aptarkime kiekvieną biblioteką, kad pamatytume, ką kiekviena parinktis siūlo pradedantiesiems duomenų mokslininkams.

Susijęs: Mašininio mokymosi projektų idėjos pradedantiesiems

1. Pandos

„Python“ duomenų analizės biblioteka arba „Pandas“ tikriausiai yra viena iš dažniausiai „Python“ naudojamų bibliotekų. Dėl lankstumo, judrumo ir daugybės funkcijų ji tapo viena mėgstamiausių Python bibliotekų.

Kadangi duomenų mokslas prasideda nuo duomenų ginčijimo, niurzgimo ir analizės, Pandas biblioteka ištiesia paramą, kad jos funkcijos būtų dar naudingesnės. Biblioteka yra skirta duomenų skaitymui, manipuliavimui, kaupimui ir vizualizavimui bei visko konvertavimui į lengvai suprantamą formatą.

Su Pandas galite prijungti CSV, TSV ar net SQL duomenų bazes ir sukurti duomenų rėmelį. Duomenų rėmelis yra gana simetriškas statistinei programinės įrangos lentelei ar net „Excel“ skaičiuoklei.

Pandos trumpai

Štai keletas dalykų, kurie trumpai apima Pandas funkcijas:

• Indeksuoti, manipuliuoti, pervardyti, rūšiuoti ir sujungti duomenų šaltinius duomenų rėmelyje (-iuose)
• Galite lengvai pridėti, atnaujinti arba ištrinti stulpelius iš duomenų rėmelio
• Priskirkite trūkstamus failus, tvarkykite trūkstamus duomenis arba NAN
• Nubraižykite duomenų rėmelio informaciją naudodami histogramas ir langelius

Trumpai tariant, Pandas biblioteka sudaro pagrindą, kuriuo remiasi pati Python duomenų mokslo koncepcijų esmė.

Susijęs: Pandos operacijos pradedantiesiems

2. NumPy

Kaip tiksliai nurodo pavadinimas, „NumPy“ yra plačiai naudojama kaip masyvo apdorojimo biblioteka. Kadangi jis gali valdyti daugiamačius masyvo objektus, jis naudojamas kaip daugiamačių duomenų vertinimo konteineris.

NumPy bibliotekos susideda iš daugybės elementų, kurių kiekvienas yra to paties tipo duomenų. Teigiamų sveikųjų skaičių rinkinys idealiai atskiria šiuos duomenų tipus. Matmenys žinomi kaip kirvius, o ašių skaičius žinomas kaip gretas. NumPy masyvas priskiriamas kategorijai ndarray.

Jei turite atlikti įvairius statistinius skaičiavimus arba dirbti su įvairiomis matematinėmis operacijomis, „NumPy“ bus pirmasis jūsų pasirinkimas. Pradėję dirbti su masyvais Python, suprasite, kaip gerai veikia jūsų skaičiavimai, o visas procesas vyksta sklandžiai, nes vertinimo laikas gerokai sumažėja.

Ką galite padaryti su „NumPy“?

NumPy yra kiekvieno duomenų mokslininko draugas vien dėl šių priežasčių:

• Atlikite pagrindines masyvo operacijas, tokias kaip pridėti, atimti, suskaidyti, išlyginti, indeksuoti ir pertvarkyti masyvus
• Naudokite matricas išplėstinėms procedūroms, įskaitant krovimą, padalijimą ir transliavimą
• Darbas su tiesine algebra ir datos laiko operacijomis
• Pasinaudokite Python statistinėmis galimybėmis su NumPy funkcijomis, su viena biblioteka

Susijęs: NumPy operacijos pradedantiesiems

3. Scikit-Learn

Mašininis mokymasis yra neatsiejama duomenų mokslininko gyvenimo dalis, ypač todėl, kad atrodo, kad beveik visų automatizavimo formų pagrindai kyla iš mašininio mokymosi efektyvumo.

„Scikit-Learn“ iš tikrųjų yra vietinė Python mašininio mokymosi biblioteka, kuri duomenų mokslininkams siūlo šiuos algoritmus:

• SVM
• Atsitiktiniai miškai
• K reiškia klasterizavimą
• Spektrinis klasterizavimas
• Vidutinis poslinkis ir
• Kryžminis patvirtinimas

Efektyviai „SciPy“, „NumPy“ ir kiti susiję moksliniai „Python“ paketai daro išvadas iš tokių, kaip „Scikit-Learn“. Jei dirbate su Python prižiūrimų ir neprižiūrimų mokymosi algoritmų niuansais, turėtumėte kreiptis į Scikit-Learn.

Pasinerkite į prižiūrimų mokymosi modelių pasaulį, įskaitant Naive Bayes, arba susitvarkykite su nepažymėtų duomenų grupavimu naudodami KMeans; tavo pasirinkimas.

Ką galite padaryti naudodami „Scikit-Learn“?

„SciKit-Learn“ yra visiškai kitoks rutulinis žaidimas, nes jo funkcijos labai skiriasi nuo kitų „Python“ bibliotekų.

Štai ką galite padaryti naudodami šią „Scikit-Learn“.

• klasifikacija
• Klasterizavimas
• Regresija
• Matmenų sumažinimas
• Modelio pasirinkimas
• Išankstinis duomenų apdorojimas

Kadangi diskusijos nutolusios nuo duomenų importavimo ir manipuliavimo, būtina pažymėti, kad Scikit-Learn modeliai duomenis ir ne manipuliuoti tai bet kokia forma. Iš šių algoritmų padarytos išvados yra svarbus mašininio mokymosi modelių aspektas.

4. Matplotlib

Vizualizacijos gali užimti jūsų duomenų vietas, padėti kurti istorijas, 2D figūras ir įterpti brėžinius į programas – visa tai naudojant Matplotlib biblioteką. Duomenų vizualizacija gali būti įvairių formų, pradedant histogramomis, sklaidos diagramomis, juostinėmis diagramomis, plotų diagramomis ir net pyrago diagramomis.

Kiekviena braižybos parinktis turi savo unikalų aktualumą, todėl visa duomenų vizualizavimo idėja yra aukštesnė.

Be to, galite naudoti „Matplotlib“ biblioteką, kad su savo duomenimis sukurtumėte šias diagramų formas:

• Skritulinės diagramos
• Kamieniniai sklypai
• Kontūriniai sklypai
• Quiver siužetai
• Spektrogramos

5. Seaborn

„Seaborn“ yra dar viena „Python“ duomenų vizualizacijos biblioteka. Tačiau aktualus klausimas yra, kuo Seaborn skiriasi nuo Matplotlib? Nors abu paketai parduodami kaip duomenų vizualizavimo paketai, tikrasis skirtumas yra vizualizacijų, kurias galite atlikti su šiomis dviem bibliotekomis, tipas.

Pirmiausia, naudodami „Matplotlib“, galite sukurti tik pagrindinius brėžinius, įskaitant juostas, linijas, sritis, sklaidą ir kt. Tačiau naudojant Seaborn vizualizacijų lygis pakyla, nes galite sukurti įvairias vizualizacijas su mažesniu sudėtingumu ir mažiau sintaksių.

Kitaip tariant, naudodami „Seaborn“ galite tobulinti savo vizualizacijos įgūdžius ir tobulinti juos pagal savo užduoties reikalavimus.

Kaip „Seaborn“ jums padeda?

• Nustatykite savo ryšius tarp įvairių kintamųjų, kad nustatytumėte koreliaciją
• Apskaičiuokite agreguotą statistiką naudodami kategorinius kintamuosius
• Nubraižykite tiesinės regresijos modelius, kad sukurtumėte priklausomus kintamuosius ir jų ryšius
• Nubraižykite kelių brėžinių tinklelius, kad gautumėte aukšto lygio abstrakcijas

Susijęs: Kaip išmokti Python nemokamai

Protingas darbas su Python bibliotekomis

„Python“ atvirojo kodo pobūdis ir paketais pagrįstas efektyvumas labai padeda duomenų mokslininkams atlikti įvairias funkcijas su savo duomenimis. Nuo importavimo ir analizės iki vizualizacijų ir mašininio mokymosi pritaikymų – kiekvieno tipo programuotojams yra kažkas.

7 svarbios komandos norint pradėti naudotis Python pradedantiesiems

Norite išmokti Python, bet nežinote nuo ko pradėti? Pradėkite savo programavimo kelionę pirmiausia išmokdami šias pagrindines komandas.

Skaitykite toliau

Apie autorių