Kodėl Python yra populiarus duomenų moksle?

Python yra populiari aukšto lygio programavimo kalba, daugiausia naudojama duomenų mokslui, automatizavimui, žiniatinklio kūrimui ir dirbtiniam intelektui. Tai bendrosios paskirties programavimo kalba, palaikanti funkcinį programavimą, objektinį programavimą ir procedūrinį programavimą. Per daugelį metų Python buvo žinoma kaip geriausia duomenų mokslo programavimo kalba, kurią dažniausiai naudoja didelės technologijų įmonės duomenų mokslo užduotims atlikti.

Šiame vadove sužinosite, kodėl Python yra toks populiarus duomenų moksle ir kodėl jis išliks populiarus ateityje.

Kam gali būti naudojamas Python?

Kaip minėta anksčiau, Python yra bendrosios paskirties programavimo kalba, o tai reiškia, kad ją galima naudoti beveik viskam.

Viena dažna Python taikymas žiniatinklio kūrimui yra ta, kad „Django“ arba „Flask“ naudojami kaip svetainės užpakalinė programa. Pavyzdžiui, „Instagram“ užpakalinė programa veikia „Django“, ir tai yra vienas didžiausių „Django“ diegimų.

Taip pat galite naudoti Python žaidimų kūrimui su Pygame, Kivy, Arcade ir kt.; nors jis retai naudojamas. Programėlių mobiliesiems kūrimas neapleidžiamas, Python siūlo daugybę programų kūrimo bibliotekų, tokių kaip Kivy ir KivyMD, kurias galite naudoti kurdami kelių platformų programėles; ir daugelis kitų bibliotekų, tokių kaip „Tkinter“, „PyQt“ ir kt.

Pagrindinė šios pamokos tema yra Python taikymas duomenų moksle. Įrodyta, kad „Python“ yra geriausia duomenų mokslo programavimo kalba, todėl šiame vadove sužinosite, kodėl.

Kas yra duomenų mokslas?

Pagal Orakulas, duomenų mokslas sujungia kelias sritis, įskaitant statistiką, mokslinius metodus, dirbtinį intelektą (AI) ir duomenų analizę, kad gautų vertę iš duomenų. Tai apima duomenų paruošimą analizei, įskaitant duomenų valymą, kaupimą ir manipuliavimą, kad būtų galima atlikti išplėstinę duomenų analizę.

Duomenų mokslas pritaikomas įvairiose pramonės šakose ir padeda spręsti problemas bei sužinoti daugiau apie visatą. Sveikatos pramonėje duomenų mokslas padeda gydytojams pasinaudoti praeities duomenimis priimant sprendimus, pavyzdžiui, nustatant diagnozę ar tinkamą ligos gydymą. Švietimo sektorius nėra paliktas nuošalyje, dabar galite numatyti mokinių metimą iš mokyklos, visa tai dėka duomenų mokslo.

Python turi paprastą sintaksę

Kas dar gali padaryti programavimą daug lengvesnį nei intuityvi sintaksė? „Python“ pirmajai programai paleisti reikia tik vienos eilutės: tiesiog įveskite spausdinti („Sveikas pasauli!“) ir bėk – taip paprasta.

Python turi labai paprastą sintaksę, todėl programavimas yra daug lengvesnis ir greitesnis. Rašant funkcijas nereikia lenktų skliaustų, joks kabliataškis nėra jūsų priešas ir net nereikia importuoti bibliotekų prieš rašant pagrindinį kodą.

Tai yra vienas iš Python pranašumų, palyginti su kitomis programavimo kalbomis. Turite mažiau polinkių daryti klaidas ir galite lengvai pastebėti klaidas.

Plati bendruomenė

Duomenų mokslas yra viena sudėtinga sritis, kurios neapsieisite be jokios pagalbos. „Python“ savo plačioje bendruomenėje siūlo visą jums reikalingą pagalbą. Kai tik užstringate, tiesiog naršykite ir jūsų laukia atsakymas. Stack Overflow yra labai populiari svetainė, kurioje pateikiami klausimai ir atsakymai į programavimo problemas.

Jei jūsų problema nauja, o tai reta, galite užduoti klausimus ir žmonės bus pasirengę pateikti atsakymus.

Python siūlo visas bibliotekas

Jums labai reikia vandens, o ant stalo turite tik du puodelius. Vienas yra ketvirtadalis užpildytas vandeniu, o kitas yra beveik pilnas. Ar nešiotumėte puodelį su daug vandens ar kitą, nors jie abu turi vandens? Jūs norite nešiotis puodelį, kuriame yra daug vandens, nes jums tikrai reikia vandens. Tai susiję su Python, joje yra visos bibliotekos, kurių jums kada nors prireiks duomenų mokslui, tikrai nenorėtumėte naudoti kitos programavimo kalbos, kurioje yra tik kelios bibliotekos.

Turėsite puikią patirtį dirbdami su šiomis bibliotekomis, nes jomis labai paprasta naudotis. Jei reikia įdiegti kokią nors biblioteką, ieškokite bibliotekos pavadinimo adresu PyPI.org ir vadovaukitės šio straipsnio pabaigoje pateiktomis instrukcijomis, kad įdiegtumėte biblioteką.

Susijęs: Duomenų mokslo bibliotekos, skirtos Python, turėtų naudoti kiekvienas duomenų mokslininkas

Skaitmeninis Python - NumPy

NumPy yra viena iš dažniausiai naudojamų duomenų mokslo bibliotekų. Tai leidžia jums dirbti su skaitmeninėmis ir mokslinėmis užduotimis Python. Duomenys pateikiami naudojant masyvus arba sąrašus, kurie gali būti bet kokio matmens: vienmatis (1D) masyvas, dvimatis (2D) masyvas, trimatis (3D) masyvas ir pan.

Pandos

Pandas taip pat yra populiari duomenų mokslo biblioteka, naudojama duomenų rengimui, duomenų apdorojimui, duomenų vizualizavimui. Naudodami Pandas galite importuoti duomenis įvairiais formatais, pvz., CSV (kableliais atskirtos reikšmės) arba TSV (skirtukais atskirtos reikšmės). Pandos veikia kaip Matplotlib, nes leidžia kurti įvairių tipų siužetus. Kita puiki „Pandas“ funkcija yra ta, kad ji leidžia skaityti SQL užklausas. Taigi, jei esate prisijungę prie savo duomenų bazės ir norite rašyti bei vykdyti SQL užklausas naudodami Python, Pandas yra puikus pasirinkimas.

Matplotlib ir Seaborn

„Matplotlib“ yra dar viena nuostabi „Python“ biblioteka. Ji buvo sukurta kartu su MatLab – programavimo kalba, daugiausia naudojama moksliniais ir vizualizavimo tikslais. „Matplotlib“ leidžia nubraižyti įvairių tipų grafikus naudojant tik kelias kodo eilutes.

Galite nubraižyti diagramas, kad galėtumėte vizualizuoti bet kokius duomenis, kad galėtumėte gauti įžvalgų iš duomenų arba geriau atvaizduoti duomenis. Kitos bibliotekos, tokios kaip Pandas, Seaborn ir OpenCV, taip pat naudoja Matplotlib sudėtingiems grafikams braižyti.

„Seaborn“ (ne „Seaborne“) yra kaip „Matplotlib“, tik jūs turite daugiau galimybių – suteikti skirtingoms grafiko dalims skirtingas spalvas arba atspalvius. Galite nubraižyti gražius grafikus ir tinkinti išvaizdą, kad duomenų atvaizdavimas būtų geresnis.

Open Computer Vision – OpenCV

Galbūt norite sukurti optinio simbolių atpažinimo (OCR) sistemą, dokumentų skaitytuvą, vaizdą filtrą, judesio jutiklį, apsaugos sistemą ar bet ką kitą, susijusį su kompiuteriniu regėjimu, turėtumėte pabandyti OpenCV. Ši nuostabi ir nemokama Python biblioteka leidžia sukurti kompiuterinės vizijos sistemas per kelias kodo eilutes. Galite dirbti su vaizdais, vaizdo įrašais ar net žiniatinklio kameros sklaidos kanalu ir įdiegti.

Scikit-learn – Sklearn

Scikit-learn yra populiariausia biblioteka, naudojama specialiai mašininio mokymosi užduotims duomenų mokslo srityje. „Sklearn“ siūlo visas priemones, kurių reikia norint pasinaudoti duomenimis ir sukurti mašininio mokymosi modelius vos keliomis kodo eilutėmis.

Yra įvairių mašininio mokymosi užduočių, tokių kaip tiesinė regresija (paprasta ir daugkartinė), logistinė regresija, k-artimiausi kaimynai, naivios įlankos, paramos vektoriaus regresija, atsitiktinė miško regresija, daugianario regresija, įskaitant klasifikavimą ir grupavimą užduotys.

Nors Python yra paprastas dėl savo sintaksės; yra įrankių, kurie buvo specialiai sukurti atsižvelgiant į duomenų mokslą. „Jupyter“ nešiojamasis kompiuteris yra pirmasis įrankis, tai „Anaconda“ sukurta kūrimo aplinka, skirta „Python“ kodui duomenų mokslo užduotims rašyti. Galite rašyti ir akimirksniu paleisti kodus langeliuose, juos grupuoti ar net įtraukti dokumentus, kaip tai suteikia jo žymėjimo galimybė.

Populiari alternatyva yra „Google Colaboratory“, dar žinoma kaip „Google Colab“. Jie yra panašūs ir naudojami tam pačiam tikslui, tačiau „Google Colab“ turi daugiau pranašumų dėl debesies palaikymo. Turite prieigą prie daugiau vietos ir nereikia jaudintis, kad jūsų kompiuterio saugykla bus pilna. Taip pat galite bendrinti savo bloknotus, prisijungti prie bet kurio įrenginio ir jį pasiekti arba net išsaugoti užrašų knygelę „GitHub“.

Kaip įdiegti bet kokią duomenų mokslo biblioteką „Python“.

Kadangi kompiuteryje jau įdiegėte Python, šiame nuosekliame skyriuje bus paaiškinta, kaip įdiegti bet kokią duomenų mokslo biblioteką „Windows“ kompiuteryje. Tokiu atveju „NumPy“ bus įdiegtas, atlikite toliau nurodytus veiksmus.

1. Paspauskite Pradėti ir tipas cmd. Dešiniuoju pelės mygtuku spustelėkite rezultatą ir pasirinkite Paleisti kaip administratorius.

1. Norint įdiegti Python bibliotekas iš PyPi, jums reikia PIP. Jei jau turite, nedvejodami praleiskite šį veiksmą; jei ne, skaitykite kaip kompiuteryje įdiegti PIP.
2. Tipas pip install numpy ir paspauskite Įeikite bėgti. Šis procesas įdiegs NumPy jūsų kompiuteryje ir dabar galėsite importuoti ir naudoti NumPy savo kompiuteryje. Šis procesas turėtų atrodyti panašus į toliau pateiktą ekrano kopiją, nekreipkite dėmesio į įspėjimą ir tuščias vietas. (Jei naudojate „Linux“ arba „MacOS“, tiesiog atidarykite terminalą ir įveskite pip diegimas komandą).

Atėjo laikas naudoti Python duomenų mokslui

Tarp kitų programavimo kalbų, tokių kaip R, C++ ir Java; Python yra geriausias duomenų mokslui. Ši pamoka paaiškino, kodėl Python yra toks populiarus duomenų moksle. Dabar žinote, ką siūlo Python ir kodėl didelės įmonės, tokios kaip Google, Meta, NASA, Tesla ir kt., naudoja Python.

Ar šia pamoka pavyko jus įtikinti, kad Python išliks geriausia duomenų mokslo programavimo kalba? Jei taip, tęskite ir kurkite gražius duomenų mokslo projektus; padėti palengvinti gyvenimą.

Kaip importuoti Excel duomenis į Python scenarijus naudojant Pandas

Išplėstinei duomenų analizei Python yra geresnis nei Excel. Štai kaip importuoti Excel duomenis į Python scenarijų naudojant Pandas!

Skaitykite toliau

Apie autorių