Proč je Python populární pro datovou vědu?

Python je populární programovací jazyk na vysoké úrovni používaný především pro datovou vědu, automatizaci, vývoj webových aplikací a umělou inteligenci. Je to univerzální programovací jazyk podporující funkcionální programování, objektově orientované programování a procedurální programování. V průběhu let je Python známý jako nejlepší programovací jazyk pro datovou vědu a běžně jej používají velké technologické společnosti pro úkoly datové vědy.

V tomto tutoriálu se dozvíte, proč je Python tak populární pro datovou vědu a proč zůstane populární i v budoucnu.

K čemu lze Python použít?

Jak již bylo řečeno, Python je univerzální programovací jazyk, což znamená, že jej lze použít téměř na všechno.

Jednou z běžných aplikací Pythonu při vývoji webu je použití Django nebo Flask jako backend pro web. Například backend Instagramu běží na Django a je to jedno z největších nasazení Django.

Můžete také použít Python pro vývoj her s Pygame, Kivy, Arcade atd.; i když se používá zřídka. Vývoj mobilních aplikací není opomenut, Python nabízí mnoho knihoven pro vývoj aplikací, jako je Kivy a KivyMD, které můžete použít pro vývoj multiplatformních aplikací; a mnoho dalších knihoven jako Tkinter, PyQt atd.

Hlavním tématem tohoto tutoriálu je aplikace Pythonu v Data Science. Python se ukázal jako nejlepší programovací jazyk pro Data Science a v tomto tutoriálu budete vědět proč.

Co je datová věda?

Podle Věštec, datová věda kombinuje různé oblasti, včetně statistiky, vědeckých metod, umělé inteligence (AI) a analýzy dat, aby z dat extrahovala hodnotu. Zahrnuje přípravu dat pro analýzu, včetně čištění, agregace a manipulace s daty za účelem provedení pokročilé analýzy dat.

Věda o datech je použitelná v různých odvětvích a pomáhá řešit problémy a objevovat více o vesmíru. Ve zdravotnictví pomáhá datová věda lékařům využívat minulá data při rozhodování, například stanovení diagnózy nebo správné léčby nemoci. Stranou nezůstal ani sektor vzdělávání, nyní můžete předvídat odchod studentů ze školy, to vše díky datové vědě.

Python má jednoduchou syntaxi

Co jiného může usnadnit programování než mít intuitivní syntaxi? V Pythonu potřebujete ke spuštění prvního programu pouze jeden řádek: jednoduše napište tisk („Ahoj světe!“) a běžte - je to tak snadné.

Python má velmi jednoduchou syntaxi a díky tomu je programování mnohem jednodušší a rychlejší. Při psaní funkcí nejsou potřeba složené závorky, žádný středník není váš nepřítel a dokonce ani nemusíte importovat knihovny, než napíšete základní kód.

To je jedna z výhod Pythonu oproti jiným programovacím jazykům. Máte menší sklony k chybám a snadno si všimnete chyb.

Široká komunita

Data Science je komplexní obor, který nemůžete dělat, aniž byste potřebovali pomoc. Python nabízí veškerou potřebnou pomoc prostřednictvím své široké komunity. Kdykoli se zaseknete, stačí jej procházet a vaše odpověď na vás čeká. Přetečení zásobníku je velmi populární webová stránka, kde jsou zveřejňovány otázky a odpovědi na problémy s programováním.

Pokud je váš problém nový, což je vzácné, můžete klást otázky a lidé budou ochotni poskytnout odpovědi.

Python nabízí všechny knihovny

Nutně potřebujete vodu a na stole máte jen dva šálky. Jeden je ze čtvrtiny naplněný vodou, zatímco druhý je téměř plný. Nosili byste šálek s velkým množstvím vody nebo ten druhý, ačkoli oba mají vodu? Budete chtít nosit šálek obsahující hodně vody, protože vodu opravdu potřebujete. To souvisí s Pythonem, nabízí všechny knihovny, které byste kdy potřebovali pro datovou vědu, rozhodně byste nechtěli používat jiný programovací jazyk s pouze několika dostupnými knihovnami.

Budete mít skvělé zkušenosti s prací s těmito knihovnami, protože se opravdu snadno používají. Pokud potřebujete nainstalovat jakoukoli knihovnu, vyhledejte název knihovny na adrese PyPI.org a nainstalujte knihovnu podle pokynů na konci tohoto článku.

Příbuzný: Knihovny datových věd pro Python by měl používat každý datový vědec

Numerický Python - NumPy

NumPy je jednou z nejčastěji používaných knihoven datové vědy. Umožňuje vám pracovat s numerickými a vědeckými úkoly v Pythonu. Data jsou reprezentována pomocí polí nebo toho, co můžete nazývat seznamy, které mohou být v libovolné dimenzi: 1-rozměrné (1D) pole, 2-rozměrné (2D) pole, 3-rozměrné (3D) pole a tak dále.

pandy

Pandas je také populární datová vědecká knihovna používaná při přípravě dat, zpracování dat, vizualizaci dat. S Pandas můžete importovat data v různých formátech, jako je CSV (hodnoty oddělené čárkami) nebo TSV (hodnoty oddělené tabulátory). Pandy fungují jako Matplotlib, protože vám umožňují vytvářet různé typy zápletek. Další skvělou funkcí, kterou Pandas nabízí, je, že vám umožňuje číst SQL dotazy. Pokud jste se tedy připojili ke své databázi a chcete psát a spouštět SQL dotazy v Pythonu, Pandas je skvělá volba.

Matplotlib a Seaborn

Matplotlib je další úžasná knihovna, kterou Python nabízí. Byl vyvinut nad MatLab - programovacím jazykem používaným především pro vědecké a vizualizační účely. Matplotlib vám umožňuje vykreslovat různé druhy grafů pomocí několika řádků kódu.

Můžete vykreslovat grafy pro vizualizaci jakýchkoli dat, což vám pomůže získat přehled z vašich dat nebo vám poskytne lepší reprezentaci dat. Jiné knihovny jako Pandas, Seaborn a OpenCV také používají Matplotlib pro vykreslování sofistikovaných grafů.

Seaborn (nikoli Seaborne) je stejně jako Matplotlib, akorát máte více možností – dát různým částem vašich grafů různé barvy nebo odstíny. Můžete vykreslit pěkné grafy a upravit vzhled, aby byla reprezentace dat lepší.

Open Computer Vision - OpenCV

Možná chcete vytvořit systém optického rozpoznávání znaků (OCR), skener dokumentů, obrázek filtr, pohybový senzor, bezpečnostní systém nebo cokoli jiného souvisejícího s počítačovým viděním, měli byste vyzkoušet OpenCV. Tato úžasná a bezplatná knihovna nabízená Pythonem vám umožňuje vytvářet systémy počítačového vidění na pouhých několika řádcích kódu. Můžete pracovat s obrázky, videi nebo dokonce s webovou kamerou a nasadit ji.

Scikit-learn - Sklearn

Scikit-learn je nejoblíbenější knihovna používaná speciálně pro úlohy strojového učení v datové vědě. Sklearn nabízí všechny nástroje, které potřebujete, abyste mohli využívat svá data a vytvářet modely strojového učení v několika řádcích kódu.

Existují různé úlohy strojového učení, jako je lineární regrese (jednoduchá a vícenásobná), logistická regrese, k-nejbližší sousedé, naivní zátoky, podpůrná vektorová regrese, náhodná lesní regrese, polynomiální regrese, včetně klasifikace a shlukování úkoly.

Ačkoli je Python jednoduchý díky své syntaxi; existují nástroje, které byly speciálně navrženy s ohledem na datovou vědu. Jupyter notebook je první nástroj, je to vývojové prostředí vytvořené společností Anaconda, pro psaní kódu Python pro úlohy datové vědy. Můžete psát a okamžitě spouštět kódy v buňkách, seskupovat je nebo dokonce zahrnout dokumentaci, jak to poskytuje jeho schopnost markdown.

Oblíbenou alternativou je služba Google Colaboratory, známá také jako Google Colab. Jsou podobné a používají se ke stejnému účelu, ale Google Colab má více výhod díky podpoře cloudu. Máte přístup k většímu prostoru a nemusíte se bát, že se vaše úložiště počítače zaplní. Můžete také sdílet své poznámkové bloky, přihlásit se na libovolném zařízení a přistupovat k nim, nebo dokonce uložit svůj poznámkový blok na GitHub.

Jak nainstalovat libovolnou datovou vědeckou knihovnu v Pythonu

Vzhledem k tomu, že již máte na svém počítači nainstalovaný Python, tato část vás krok za krokem provede tím, jak nainstalovat libovolnou datovou vědeckou knihovnu do počítače se systémem Windows. NumPy se v tomto případě nainstaluje, postupujte podle následujících kroků:

1. lis Start a typ cmd. Klikněte pravým tlačítkem na výsledek a vyberte Spustit jako administrátor.

1. K instalaci knihoven Pythonu z PyPi potřebujete PIP. Pokud již máte, můžete tento krok přeskočit; pokud ne, přečtěte si jak nainstalovat PIP do počítače.
2. Typ pip install numpy a stiskněte Vstupte běžet. Tento proces nainstaluje NumPy do vašeho počítače a nyní můžete importovat a používat NumPy na vašem počítači. Tento proces by měl vypadat podobně jako níže uvedený snímek obrazovky, ignorujte varování a prázdná místa. (Pokud používáte Linux nebo macOS, jednoduše otevřete terminál a zadejte pip nainstalovat příkaz).

Je čas použít Python pro datovou vědu

Mezi další programovací jazyky jako R, C++ a Java; Python je tím nejlepším pro datovou vědu. Tento tutoriál vás provede tím, proč je Python tak populární pro datovou vědu. Nyní víte, co Python nabízí a proč velké společnosti jako Google, Meta, NASA, Tesla atd. používají Python.

Podařilo se vám tímto tutoriálem přesvědčit, že Python zůstane nejlepším programovacím jazykem pro datovou vědu? Pokud ano, pokračujte a budujte pěkné projekty datové vědy; pomoci usnadnit život.

Jak importovat data aplikace Excel do skriptů Python pomocí Pandas

Pro pokročilou analýzu dat je Python lepší než Excel. Zde je návod, jak importovat data aplikace Excel do skriptu Python pomocí Pandas!

Přečtěte si další

O autorovi