5 Data Science Libraries pro Python by měl používat každý datový vědec

Python se jako jazyk stal potřebou celé hodiny. Dělá vše od vytváření, správy a automatizace webových stránek až po analýzu a spory s daty. Jeho nejpravdivější funkce vystupují do popředí, když datoví analytici, datoví inženýři a datoví vědci důvěřují Pythonu, že provede jejich data.

Jméno Pythonu se stalo synonymem pro datovou vědu, protože se široce používá ke správě a získávání poznatků z narůstajících datových formulářů.

Jeho řada knihoven je jen špičkou ledovce; mnoho datových vědců začíná používat dostupné knihovny pouhým kliknutím na tlačítko.

Jak mohou knihovny Pythonu pomoci s datovou vědou?

Python je všestranný, mnohostranný programovací jazyk, který stále uklidňuje lidi snadno použitelná syntaxe, rozsáhlé pole účelově specifických knihoven a rozsáhlý seznam analyticky řízených funkce.

Většina knihoven Pythonu je užitečná pro provádění podrobných analýz, vizualizací, numerických výpočtů a dokonce i strojového učení. Vzhledem k tomu, že datová věda je především o analýze dat a vědeckých výpočtech, našel Python ve svém lůně nový domov.

Některé nejlepší knihovny datové vědy zahrnují:

• pandy
• NumPy
• Scikit-Learn
• Matplotlib
• Seaborn

Pojďme diskutovat o každé knihovně, abychom viděli, co každá možnost nabízí začínajícím datovým vědcům.

Příbuzný: Nápady na projekt strojového učení pro začátečníky

1. pandy

Python Data Analysis Library neboli Pandas je pravděpodobně jednou z nejběžnějších knihoven používaných v Pythonu. Jeho flexibilita, svižnost a řada funkcí z něj udělaly jednu z nejoblíbenějších knihoven v Pythonu.

Vzhledem k tomu, že datová věda začíná bojem s daty, přebíráním dat a analýzou, knihovna Pandas nabízí podpůrnou ruku, aby její funkce byly ještě užitečnější. Knihovna je o čtení, manipulaci, agregaci a vizualizaci dat a konverzi všeho do snadno srozumitelného formátu.

Můžete propojit databáze CSV, TSV nebo dokonce SQL a vytvořit datový rámec s Pandas. Datový rámec je relativně symetrický k tabulce statistického softwaru nebo dokonce tabulkovému procesoru Excel.

Pandy v kostce

Zde je několik věcí, které ve zkratce zahrnují funkce Pandas:

• Indexovat, manipulovat, přejmenovávat, třídit a slučovat zdroje dat v rámci datových rámců
• Sloupce z datového rámce můžete snadno přidávat, aktualizovat nebo odstraňovat
• Přiřaďte chybějící soubory, zpracujte chybějící data nebo sítě NAN
• Vykreslete informace o datovém rámci pomocí histogramů a krabicových grafů

Stručně řečeno, knihovna Pandas tvoří základnu, na které spočívá samotná podstata konceptů datové vědy v Pythonu.

Příbuzný: Pandas Operations pro začátečníky

2. NumPy

Jak název výstižně vystihuje, NumPy se široce používá jako knihovna pro zpracování polí. Protože dokáže spravovat vícerozměrné objekty pole, používá se jako kontejner pro vyhodnocování vícerozměrných dat.

Knihovny NumPy se skládají z řady prvků, z nichž každý má stejný datový typ. Tyto datové typy ideálně odděluje n-tice kladných celých čísel. Rozměry jsou známé jako sekery, zatímco počet os je znám jako řadách. Pole v NumPy je kategorizováno jako ndarray.

Pokud musíte provádět různé statistické výpočty nebo pracovat na různých matematických operacích, NumPy bude vaší první volbou. Když začnete pracovat s poli v Pythonu, uvědomíte si, jak dobře vaše výpočty fungují, a celý proces je bezproblémový, protože se značně zkrátí doba vyhodnocování.

Co můžete dělat s NumPy?

NumPy je přítelem každého datového vědce, jednoduše z následujících důvodů:

• Provádějte základní operace pole, jako je sčítání, odečítání, řez, sloučení, indexování a změna tvaru polí
• Použijte pole pro pokročilé procedury, včetně stohování, rozdělování a vysílání
• Práce s lineární algebrou a operacemi DateTime
• Cvičte statistické schopnosti Pythonu s funkcemi NumPy, vše s jedinou knihovnou

Příbuzný: NumPy operace pro začátečníky

3. Scikit-Learn

Strojové učení je nedílnou součástí života datových vědců, zvláště když se zdá, že téměř všechny formy automatizace odvozují své základy z efektivity strojového učení.

Scikit-Learn je v podstatě nativní knihovna pro strojové učení Pythonu, která nabízí datovým vědcům následující algoritmy:

• SVM
• Náhodné lesy
• K-znamená shlukování
• Spektrální shlukování
• Průměrný posun a
• Křížová validace

SciPy, NumPy a další související vědecké balíčky v Pythonu efektivně vyvozují závěry z takových, jako je Scikit-Learn. Pokud pracujete s Pythonovými nuancemi algoritmů učení pod dohledem a bez dozoru, měli byste se obrátit na Scikit-Learn.

Ponořte se do světa modelů učení pod dohledem, včetně Naive Bayes, nebo si vystačíte se seskupováním neoznačených dat pomocí KMeans; volba je na tobě.

Co můžete dělat se Scikit-Learn?

SciKit-Learn je zcela odlišná míčová hra, protože její funkce jsou zcela odlišné od ostatních knihoven s Pythonem.

Zde je to, co můžete dělat s tímto Scikit-Learn

• Klasifikace
• Shlukování
• Regrese
• Rozměrová redukce
• Výběr modelu
• Předzpracování dat

Vzhledem k tomu, že se diskuse posunula od importu a manipulace s daty, je nezbytné poznamenat, že Scikit-Learn modely data a ne manipulovat to v jakékoli podobě. Závěry odvozené z těchto algoritmů tvoří důležitý aspekt modelů strojového učení.

4. Matplotlib

Vizualizace může přenést vaše data, pomoci vám vytvořit příběhy, 2D postavy a vložit grafy do aplikací, to vše pomocí knihovny Matplotlib. Vizualizace dat může mít různé formy, od histogramů, bodových grafů, sloupcových grafů, plošných grafů a dokonce i koláčových grafů.

Každá možnost vykreslování má svůj jedinečný význam, čímž posouvá celou myšlenku vizualizace dat o stupeň výš.

Kromě toho můžete použít knihovnu Matplotlib k vytvoření následujících forem grafů s vašimi daty:

• Koláčové grafy
• Kmenové parcely
• Vrstevnice
• Toulec spiknutí
• Spektrogramy

5. Seaborn

Seaborn je další knihovna pro vizualizaci dat v Pythonu. Na místě je však otázka, jak se Seaborn liší od Matplotlibu? Přestože jsou oba balíčky prodávány jako balíčky vizualizace dat, skutečný rozdíl spočívá v typu vizualizací, které můžete s těmito dvěma knihovnami provádět.

Pro začátek, s Matplotlib, můžete vytvářet pouze základní grafy, včetně pruhů, čar, oblastí, rozptylu atd. U Seaborn je však úroveň vizualizací výrazně vyšší, protože můžete vytvářet různé vizualizace s menší složitostí a menším počtem syntaxí.

Jinými slovy, můžete pracovat na svých vizualizačních dovednostech a rozvíjet je na základě vašich požadavků na úkoly s Seaborn.

Jak vám Seaborn pomáhá?

• Určete své vztahy mezi různými proměnnými, abyste vytvořili korelaci
• Počítejte agregované statistiky s kategorickými proměnnými
• Vykreslete modely lineární regrese pro vývoj závislých proměnných a jejich vztahů
• Vykreslete mřížky s více vykresleními pro odvození abstrakce na vysoké úrovni

Příbuzný: Jak se naučit Python zdarma

Inteligentní práce s knihovnami Python

Open source povaha Pythonu a efektivita založená na balíčcích výrazně pomáhají datovým vědcům provádět různé funkce s jejich daty. Od importu a analýzy až po vizualizace a úpravy strojového učení – pro každý typ programátora existuje něco málo.

7 životně důležitých příkazů, jak začít s Pythonem pro začátečníky

Chcete se naučit Python, ale nevíte, kde začít? Začněte svou programovací cestu tím, že se nejprve naučíte tyto základní příkazy.

Přečtěte si další

O autorovi