5 dátových vedeckých knižníc pre Python, ktoré by mal používať každý dátový vedec

Python ako jazyk sa stal potrebou hodiny. Robí všetko od vytvárania, správy a automatizácie webových stránok až po analýzu a hádky s údajmi. Jeho najpravdivejšie funkcie sa dostávajú do popredia, keď dátoví analytici, dátoví inžinieri a dátoví vedci dôverujú Pythonu, že vykoná ponuky ich dát.

Názov Pythonu sa stal synonymom pre vedu o údajoch, pretože sa vo veľkej miere používa na správu a čerpanie prehľadov z rastúcich údajových formulárov.

Jeho rad knižníc je len špičkou ľadovca; mnohí vedci v oblasti údajov začínajú používať dostupné knižnice kliknutím na tlačidlo.

Ako môžu knižnice Pythonu pomôcť s vedou o údajoch?

Python je všestranný, mnohostranný programovací jazyk, ktorý naďalej upokojuje ľudí jednoduchá syntax, rozsiahle polia účelovo špecifických knižníc a rozsiahly zoznam analyticky riadených funkcie.

Väčšina knižníc Pythonu je užitočná na vykonávanie podrobných analýz, vizualizácií, numerických výpočtov a dokonca aj strojového učenia. Keďže dátová veda je celá o analýze dát a vedeckých výpočtoch, Python si vo svojom lone našiel nový domov.

Niektoré najlepšie knižnice vedy o údajoch zahŕňajú:

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

Poďme diskutovať o každej knižnici, aby sme videli, čo každá možnosť ponúka začínajúcim dátovým vedcom.

Súvisiace: Nápady na projekt strojového učenia pre začiatočníkov

1. pandy

Knižnica Python Data Analysis Library alebo Pandas je pravdepodobne jednou z najbežnejších knižníc používaných v Pythone. Jeho flexibilita, svižnosť a séria funkcií z neho urobili jednu z najobľúbenejších knižníc v Pythone.

Keďže veda o údajoch začína bojom s údajmi, preberaním a analýzou, knižnica Pandas poskytuje pomocnú ruku, aby boli jej funkcie ešte užitočnejšie. Knižnica je o čítaní, manipulácii, agregácii a vizualizácii údajov a konverzii všetkého do ľahko zrozumiteľného formátu.

Môžete prepojiť databázy CSV, TSV alebo dokonca SQL a vytvoriť dátový rámec s Pandas. Dátový rámec je relatívne symetrický s tabuľkou štatistického softvéru alebo dokonca s tabuľkou Excel.

Pandy v kocke

Tu je niekoľko vecí, ktoré v skratke zahŕňajú funkcie Pandas:

• Indexovať, manipulovať, premenovávať, triediť a spájať zdroje údajov v rámci údajových rámcov
• Stĺpce z dátového rámca môžete jednoducho pridať, aktualizovať alebo odstrániť
• Priraďte chýbajúce súbory, spracujte chýbajúce údaje alebo siete NAN
• Vykreslite informácie o svojom dátovom rámci pomocou histogramov a rámčekových grafov

Stručne povedané, knižnica Pandas tvorí základ, na ktorom spočíva samotná podstata konceptov vedy o údajoch Pythonu.

Súvisiace: Operácie Pandas pre začiatočníkov

2. NumPy

Ako názov výstižne vystihuje, NumPy sa široko používa ako knižnica na spracovanie poľa. Keďže dokáže spravovať viacrozmerné objekty poľa, používa sa ako kontajner na vyhodnocovanie viacrozmerných údajov.

Knižnice NumPy pozostávajú zo série prvkov, z ktorých každý má rovnaký dátový typ. Tieto dátové typy ideálne oddeľuje n-tica kladných celých čísel. Rozmery sú známe ako osi, pričom počet osí je známy ako hodnosti. Pole v NumPy je kategorizované ako ndarray.

Ak musíte vykonávať rôzne štatistické výpočty alebo pracovať na rôznych matematických operáciách, NumPy bude vašou prvou voľbou. Keď začnete pracovať s poľami v Pythone, uvedomíte si, ako dobre fungujú vaše výpočty a celý proces je bezproblémový, pretože sa značne skráti čas vyhodnocovania.

Čo môžete robiť s NumPy?

NumPy je priateľom každého dátového vedca, jednoducho z nasledujúcich dôvodov:

• Vykonávajte základné operácie s poľami, ako je sčítanie, odčítanie, rez, sploštenie, indexovanie a zmena tvaru polí
• Použite polia na pokročilé procedúry vrátane stohovania, rozdeľovania a vysielania
• Práca s lineárnou algebrou a operáciami DateTime
• Precvičte si štatistické schopnosti Pythonu s funkciami NumPy, všetko s jedinou knižnicou

Súvisiace: NumPy operácie pre začiatočníkov

3. Scikit-Learn

Strojové učenie je neoddeliteľnou súčasťou života dátových vedcov, najmä preto, že sa zdá, že takmer všetky formy automatizácie odvodzujú svoje základy od efektívnosti strojového učenia.

Scikit-Learn je efektívne natívna knižnica strojového učenia Pythonu, ktorá ponúka vedcom údajov nasledujúce algoritmy:

• SVM
• Náhodné lesy
• K-znamená zhlukovanie
• Spektrálne zhlukovanie
• Priemerný posun a
• Krížová validácia

Efektívne, SciPy, NumPy a ďalšie súvisiace vedecké balíky v rámci Pythonu vyvodzujú závery od typu Scikit-Learn. Ak pracujete s Pythonovými nuansami algoritmov učenia pod dohľadom a bez dozoru, mali by ste sa obrátiť na Scikit-Learn.

Ponorte sa do sveta modelov učenia pod dohľadom, vrátane Naive Bayes, alebo si vystačíte so zoskupovaním neoznačených údajov pomocou KMeans; výber je na tebe.

Čo môžete robiť so Scikit-Learn?

SciKit-Learn je úplne odlišná loptová hra, pretože jej funkcie sú úplne odlišné od ostatných knižníc s Pythonom.

Tu je to, čo môžete robiť s týmto Scikit-Learn

• Klasifikácia
• Zhlukovanie
• Regresia
• Rozmerová redukcia
• Výber modelu
• Predspracovanie údajov

Keďže diskusia sa vzdialila od importu a manipulácie s údajmi, je nevyhnutné poznamenať, že Scikit-Learn modelov údaje a nie manipulovať to v akejkoľvek forme. Závery odvodené z týchto algoritmov tvoria dôležitý aspekt modelov strojového učenia.

4. Matplotlib

Vizualizácie môžu preniesť vaše dátové miesta, pomôcť vám vytvárať príbehy, 2D postavy a vkladať grafy do aplikácií, to všetko pomocou knižnice Matplotlib. Vizualizácia údajov môže byť v rôznych formách, od histogramov, bodových grafov, stĺpcových grafov, plošných grafov a dokonca aj koláčových grafov.

Každá možnosť vykresľovania má svoj jedinečný význam, čím posúva celú myšlienku vizualizácie údajov o stupeň vyššie.

Okrem toho môžete použiť knižnicu Matplotlib na vytvorenie nasledujúcich foriem grafov s vašimi údajmi:

• Koláčové grafy
• Kmeňové parcely
• Vrstevnicové zákresy
• Zápletky tulec
• Spektrogramy

5. Seaborn

Seaborn je ďalšia knižnica na vizualizáciu údajov v Pythone. Na mieste je však otázka, ako sa Seaborn líši od Matplotlibu? Aj keď sa oba balíky predávajú ako balíky na vizualizáciu údajov, skutočný rozdiel spočíva v type vizualizácií, ktoré môžete s týmito dvoma knižnicami vykonávať.

Pre začiatok, s Matplotlib, môžete vytvárať iba základné grafy, vrátane pruhov, čiar, plôch, rozptylu atď. V prípade Seaborn je však úroveň vizualizácií o niečo vyššia, pretože môžete vytvárať rôzne vizualizácie s menšou zložitosťou a menším počtom syntaxí.

Inými slovami, s Seaborn môžete pracovať na svojich vizualizačných schopnostiach a rozvíjať ich na základe vašich požiadaviek na úlohy.

Ako vám Seaborn pomáha?

• Určte svoje vzťahy medzi rôznymi premennými, aby ste vytvorili koreláciu
• Vypočítajte súhrnnú štatistiku s kategorickými premennými
• Zostrojte lineárne regresné modely na vytvorenie závislých premenných a ich vzťahov
• Zostavte multi-zákresové mriežky na odvodenie abstrakcií na vysokej úrovni

Súvisiace: Ako sa naučiť Python zadarmo

Inteligentná práca s knižnicami Python

Open source povaha Pythonu a efektívnosť založená na balíkoch výrazne pomáhajú vedcom údajov vykonávať rôzne funkcie s ich údajmi. Od importu a analýzy až po vizualizácie a úpravy strojového učenia, pre každý typ programátora existuje niečo málo.

7 životne dôležitých príkazov, ako začať s Pythonom pre začiatočníkov

Chcete sa naučiť Python, ale neviete, kde začať? Začnite svoju cestu programovania tým, že sa najprv naučte tieto základné príkazy.

Prečítajte si ďalej

O autorovi