Prečo je Python populárny pre dátovú vedu?

Python je populárny programovací jazyk na vysokej úrovni používaný hlavne pre vedu o údajoch, automatizáciu, vývoj webových aplikácií a umelú inteligenciu. Je to univerzálny programovací jazyk podporujúci funkcionálne programovanie, objektovo orientované programovanie a procedurálne programovanie. V priebehu rokov je Python známy ako najlepší programovací jazyk pre vedu o údajoch a bežne ho používajú veľké technologické spoločnosti na úlohy v oblasti vedy o údajoch.

V tomto návode sa dozviete, prečo je Python taký populárny pre vedu o údajoch a prečo zostane populárny aj v budúcnosti.

Na čo sa dá použiť Python?

Ako už bolo povedané, Python je univerzálny programovací jazyk, čo znamená, že ho možno použiť takmer na všetko.

Jednou z bežných aplikácií Pythonu pri vývoji webu je použitie Django alebo Flask ako backend pre webovú stránku. Napríklad backend Instagramu beží na Django a je to jedno z najväčších nasadení Djanga.

Python môžete použiť aj na vývoj hier s Pygame, Kivy, Arcade atď.; aj keď sa používa zriedka. Vývoj mobilných aplikácií nie je vynechaný, Python ponúka mnoho knižníc na vývoj aplikácií, ako sú Kivy a KivyMD, ktoré môžete použiť na vývoj multiplatformových aplikácií; a mnoho ďalších knižníc ako Tkinter, PyQt atď.

Hlavnou témou tohto tutoriálu je aplikácia Pythonu v Data Science. Python sa ukázal ako najlepší programovací jazyk pre Data Science a v tomto návode budete vedieť prečo.

Čo je dátová veda?

Podľa Oracle, veda o údajoch kombinuje viaceré oblasti vrátane štatistiky, vedeckých metód, umelej inteligencie (AI) a analýzy údajov s cieľom získať hodnotu z údajov. Zahŕňa prípravu údajov na analýzu, vrátane čistenia, agregácie a manipulácie s údajmi na vykonanie pokročilej analýzy údajov.

Dátová veda je použiteľná v rôznych odvetviach a pomáha riešiť problémy a objavovať viac o vesmíre. V zdravotníctve veda o údajoch pomáha lekárom využívať minulé údaje pri rozhodovaní, napríklad pri diagnostike alebo správnej liečbe choroby. Sektor vzdelávania nie je vynechaný, teraz môžete predpovedať, že študenti predčasne ukončia školskú dochádzku, a to všetko vďaka vede o údajoch.

Python má jednoduchú syntax

Čo iné môže zjednodušiť programovanie ako intuitívna syntax? V Pythone potrebujete na spustenie prvého programu iba jeden riadok: jednoducho napíšte vytlačiť („Ahoj svet!“) a spustiť - je to také jednoduché.

Python má veľmi jednoduchú syntax, vďaka čomu je programovanie oveľa jednoduchšie a rýchlejšie. Pri písaní funkcií nie sú potrebné zložené zátvorky, bodkočiarka nie je vaším nepriateľom a pred napísaním základného kódu nemusíte ani importovať knižnice.

Toto je jedna z výhod, ktorú má Python oproti iným programovacím jazykom. Máte menšie tendencie robiť chyby a ľahko si všimnete chyby.

Široká komunita

Data Science je komplexná oblasť, ktorú nemôžete robiť bez toho, aby ste potrebovali pomoc. Python ponúka všetku potrebnú pomoc prostredníctvom svojej širokej komunity. Kedykoľvek sa zaseknete, stačí si ho prelistovať a vaša odpoveď na vás čaká. Stack Overflow je veľmi populárna webová stránka, na ktorej sú uverejnené otázky a odpovede na problémy s programovaním.

Ak je váš problém nový, čo je zriedkavé, môžete klásť otázky a ľudia vám ochotne poskytnú odpovede.

Python ponúka všetky knižnice

Veľmi potrebujete vodu a na stole máte len dve šálky. Jedna je zo štvrtiny naplnená vodou, zatiaľ čo druhá je takmer plná. Nosili by ste pohár s veľkým množstvom vody alebo ten druhý, hoci obaja majú vodu? Budete chcieť nosiť šálku obsahujúcu veľa vody, pretože naozaj potrebujete vodu. Súvisí to s Pythonom, ponúka všetky knižnice, ktoré by ste kedy potrebovali pre vedu o údajoch, určite by ste nechceli používať iný programovací jazyk s iba niekoľkými dostupnými knižnicami.

Budete mať skvelé skúsenosti s prácou s týmito knižnicami, pretože sa skutočne ľahko používajú. Ak potrebujete nainštalovať knižnicu, vyhľadajte názov knižnice na PyPI.org a nainštalujte knižnicu podľa pokynov na konci tohto článku.

Súvisiace: Knižnice pre dátovú vedu pre Python by mal používať každý dátový vedec

Numerický Python - NumPy

NumPy je jednou z najbežnejšie používaných knižníc dátovej vedy. Umožňuje vám pracovať s numerickými a vedeckými úlohami v Pythone. Údaje sú reprezentované pomocou polí alebo toho, čo môžete označovať ako zoznamy, ktoré môžu mať akúkoľvek dimenziu: 1-rozmerné (1D) pole, 2-rozmerné (2D) pole, 3-rozmerné (3D) pole atď.

pandy

Pandas je tiež populárna dátová vedecká knižnica používaná pri príprave dát, spracovaní dát, vizualizácii dát. S Pandas môžete importovať údaje v rôznych formátoch, ako je CSV (hodnoty oddelené čiarkou) alebo TSV (hodnoty oddelené tabulátorom). Pandas funguje ako Matplotlib, pretože vám umožňuje vytvárať rôzne typy grafov. Ďalšou skvelou funkciou, ktorú Pandas ponúka, je, že vám umožňuje čítať SQL dotazy. Takže, ak ste sa pripojili k svojej databáze a chcete písať a spúšťať SQL dotazy v Pythone, Pandas je skvelá voľba.

Matplotlib a Seaborn

Matplotlib je ďalšia úžasná knižnica, ktorú Python ponúka. Bol vyvinutý nad MatLab - programovací jazyk používaný hlavne na vedecké a vizualizačné účely. Matplotlib vám umožňuje vytvárať rôzne druhy grafov pomocou niekoľkých riadkov kódu.

Môžete vykresliť grafy na vizualizáciu akýchkoľvek údajov, čo vám pomôže získať prehľad z vašich údajov alebo vám poskytne lepšiu reprezentáciu údajov. Iné knižnice ako Pandas, Seaborn a OpenCV tiež používajú Matplotlib na vykresľovanie sofistikovaných grafov.

Seaborn (nie Seaborne) je ako Matplotlib, akurát máte viac možností – dať rôznym častiam grafov rôzne farby alebo odtiene. Môžete vykresliť pekné grafy a prispôsobiť vzhľad, aby bola reprezentácia údajov lepšia.

Open Computer Vision - OpenCV

Možno chcete vytvoriť systém optického rozpoznávania znakov (OCR), skener dokumentov, obrázok filter, pohybový senzor, bezpečnostný systém alebo čokoľvek iné súvisiace s počítačovým videním, mali by ste vyskúšať OpenCV. Táto úžasná a bezplatná knižnica, ktorú ponúka Python, vám umožňuje zostavovať systémy počítačového videnia pomocou niekoľkých riadkov kódu. Môžete pracovať s obrázkami, videami alebo dokonca s webovou kamerou a nasadzovať ju.

Scikit-learn - Sklearn

Scikit-learn je najobľúbenejšia knižnica používaná špeciálne pre úlohy strojového učenia v dátovej vede. Sklearn ponúka všetky nástroje, ktoré potrebujete na využitie vašich údajov a zostavenie modelov strojového učenia v niekoľkých riadkoch kódu.

Existujú rôzne úlohy strojového učenia, ako je lineárna regresia (jednoduchá a viacnásobná), logistická regresia, k-najbližší susedia, naivné zátoky, podporná vektorová regresia, náhodná lesná regresia, polynomická regresia vrátane klasifikácie a zhlukovania úlohy.

Hoci je Python jednoduchý vďaka svojej syntaxi; existujú nástroje, ktoré boli špeciálne navrhnuté s ohľadom na vedu o údajoch. Jupyter notebook je prvý nástroj, je to vývojové prostredie vytvorené spoločnosťou Anaconda, na písanie kódu Python pre úlohy vedy o údajoch. Môžete písať a okamžite spúšťať kódy v bunkách, zoskupovať ich alebo dokonca zahrnúť dokumentáciu, ako to poskytuje jeho schopnosť markdown.

Obľúbenou alternatívou je Google Colaboratory, tiež známy ako Google Colab. Sú podobné a používajú sa na rovnaký účel, ale služba Google Colab má viac výhod vďaka podpore cloudu. Máte prístup k väčšiemu priestoru a nemusíte sa báť, že sa vám zaplní úložisko počítača. Môžete tiež zdieľať svoje poznámkové bloky, prihlásiť sa na akomkoľvek zariadení a pristupovať k nemu alebo dokonca uložiť svoj poznámkový blok na GitHub.

Ako nainštalovať ľubovoľnú dátovú vedeckú knižnicu v Pythone

Vzhľadom na to, že už máte na svojom počítači nainštalovaný Python, táto podrobná časť vás prevedie tým, ako nainštalovať ľubovoľnú dátovú vedeckú knižnicu do počítača so systémom Windows. V tomto prípade sa nainštaluje NumPy, postupujte podľa nasledujúcich krokov:

1. Stlačte tlačidlo Štart a typ cmd. Kliknite pravým tlačidlom myši na výsledok a vyberte Spustiť ako správca.

1. Na inštaláciu knižníc Pythonu z PyPi potrebujete PIP. Ak už máte, pokojne tento krok preskočte; ak nie, prečítajte si ako nainštalovať PIP do počítača.
2. Typ pip install numpy a stlačte Zadajte bežať. Tento proces nainštaluje NumPy do vášho počítača a teraz môžete importovať a používať NumPy na vašom počítači. Tento proces by mal vyzerať podobne ako na obrázku nižšie, ignorujte varovanie a prázdne miesta. (Ak používate Linux alebo macOS, jednoducho otvorte terminál a zadajte pip nainštalovať príkaz).

Je čas použiť Python pre vedu o údajoch

Medzi ďalšie programovacie jazyky ako R, C++ a Java; Python predstavuje to najlepšie pre vedu o údajoch. Tento tutoriál vás prevedie tým, prečo je Python taký populárny pre vedu o údajoch. Teraz viete, čo Python ponúka a prečo veľké spoločnosti ako Google, Meta, NASA, Tesla atď. používajú Python.

Podarilo sa vám týmto tutoriálom presvedčiť, že Python zostane najlepším programovacím jazykom pre vedu o údajoch? Ak áno, pokračujte a vytvorte pekné projekty vedy o údajoch; pomôcť uľahčiť život.

Ako importovať údaje programu Excel do skriptov Python pomocou Pandas

Pre pokročilú analýzu údajov je Python lepší ako Excel. Tu je návod, ako importovať údaje programu Excel do skriptu Python pomocou Pandas!

Prečítajte si ďalej

O autorovi