5 Python datu zinātnes bibliotēkas, kas jāizmanto katram datu zinātniekam

Python kā valoda ir kļuvusi par stundas vajadzību. Tas dara visu, sākot no vietņu izveides, pārvaldības un automatizēšanas līdz datu analīzei un strīdiem. Tās patiesākās funkcijas tiek izvirzītas priekšplānā, kad datu analītiķi, datu inženieri un datu zinātnieki uzticas Python, kas veiks viņu datu solījumu.

Python nosaukums ir kļuvis par sinonīmu datu zinātnei, jo tas tiek plaši izmantots, lai pārvaldītu un gūtu ieskatus no plaukstošām datu formām.

Tās bibliotēku sērija ir tikai aisberga redzamā daļa; daudzi datu zinātnieki sāk izmantot pieejamās bibliotēkas, nospiežot vienu pogu.

Kā Python bibliotēkas var palīdzēt datu zinātnē?

Python ir daudzpusīga, daudzpusīga programmēšanas valoda, kas turpina mierināt cilvēkus ar savu vienkārši lietojama sintakse, plašs ar mērķim saistītu bibliotēku masīvs un plašs analītiski orientētu bibliotēku saraksts funkcijas.

Lielākā daļa Python bibliotēku ir parocīgas, lai veiktu detalizētu analīzi, vizualizācijas, skaitlisko skaitļošanu un pat mašīnmācīšanos. Tā kā datu zinātne ir saistīta ar datu analīzi un zinātnisko skaitļošanu, Python ir atradis sev jaunu mājvietu savā klēpī.

Dažas labākās datu zinātnes bibliotēkas ietver:

• Pandas
• NumPy
• Scikit-Learn
• Matplotlib
• Seaborn

Apspriedīsim katru bibliotēku, lai redzētu, ko katra opcija piedāvā topošajiem datu zinātniekiem.

Saistīts: Mašīnmācības projektu idejas iesācējiem

1. Pandas

Python datu analīzes bibliotēka vai Pandas, iespējams, ir viena no visbiežāk izmantotajām bibliotēkām Python. Tā elastība, veiklība un virkne funkciju ir padarījušas to par vienu no iecienītākajām Python bibliotēkām.

Tā kā datu zinātne sākas ar datu šķelšanos, mīnēšanu un analīzi, Pandas bibliotēka sniedz atbalstu, lai padarītu tās funkcijas vēl noderīgākas. Bibliotēka ir paredzēta datu lasīšanai, manipulēšanai, apkopošanai un vizualizēšanai, kā arī visu pārveidošanai viegli saprotamā formātā.

Varat savienot CSV, TSV vai pat SQL datu bāzes un izveidot datu rāmi ar Pandas. Datu rāmis ir salīdzinoši simetrisks statistikas programmatūras tabulai vai pat Excel izklājlapai.

Pandas īsumā

Šeit ir dažas lietas, kas īsumā ietver Pandas funkcijas:

• Indeksēt, manipulēt, pārdēvēt, kārtot un apvienot datu avotus datu kadrā (-os)
• Varat viegli pievienot, atjaunināt vai dzēst kolonnas no datu rāmja
• Piešķiriet trūkstošos failus, apstrādājiet trūkstošos datus vai NAN
• Uzzīmējiet savu datu rāmja informāciju ar histogrammām un lodziņu diagrammām

Īsāk sakot, Pandas bibliotēka veido pamatu, uz kura balstās pati Python datu zinātnes koncepciju būtība.

Saistīts: Pandas operācijas iesācējiem

2. NumPy

Kā nosaukums trāpīgi iekapsulēts, NumPy tiek plaši izmantots kā masīvu apstrādes bibliotēka. Tā kā tas var pārvaldīt daudzdimensiju masīva objektus, tas tiek izmantots kā konteiners daudzdimensiju datu novērtēšanai.

NumPy bibliotēkas sastāv no virknes elementu, no kuriem katrs ir viena datu tipa. Ideālā gadījumā šos datu tipus atdala pozitīvu veselu skaitļu kopa. Izmēri ir zināmi kā cirvji, savukārt asu skaits ir zināms kā ierindojas. Masīvs programmā NumPy ir klasificēts kā ndarray.

Ja jums ir jāveic dažādi statistikas aprēķini vai jāstrādā ar dažādām matemātikas operācijām, NumPy būs jūsu pirmā izvēle. Sākot darbu ar masīviem Python, jūs sapratīsit, cik labi darbojas jūsu aprēķini, un viss process norit bez problēmām, jo ​​novērtēšanas laiks ievērojami samazinās.

Ko jūs varat darīt ar NumPy?

NumPy ir katra datu zinātnieka draugs tikai šādu iemeslu dēļ:

• Veiciet pamata masīva darbības, piemēram, masīvu pievienošanu, atņemšanu, sadalīšanu, saplacināšanu, indeksēšanu un pārveidošanu
• Izmantojiet masīvus uzlabotām procedūrām, tostarp sakraušanu, sadalīšanu un apraidi
• Darbs ar lineārās algebras un datuma un laika operācijām
• Izmantojiet Python statistikas iespējas ar NumPy funkcijām, visas ar vienu bibliotēku

Saistīts: NumPy operācijas iesācējiem

3. Scikit-Learn

Mašīnmācība ir datu zinātnieka dzīves neatņemama sastāvdaļa, jo īpaši tāpēc, ka gandrīz visu automatizācijas veidu pamati, šķiet, izriet no mašīnmācīšanās efektivitātes.

Scikit-Learn faktiski ir Python vietējā mašīnmācīšanās bibliotēka, kas datu zinātniekiem piedāvā šādus algoritmus:

• SVM
• Nejauši meži
• K-nozīmē klasterizāciju
• Spektrālā klasterizācija
• Vidējā maiņa, un
• Savstarpēja validācija

SciPy, NumPy un citas saistītās Python zinātniskās pakotnes efektīvi izdara secinājumus no Scikit-Learn. Ja strādājat ar Python niansēm uzraudzīto un neuzraudzīto mācību algoritmu jomā, jums vajadzētu vērsties pie Scikit-Learn.

Iedziļinieties uzraudzīto mācību modeļu pasaulē, tostarp Naive Bayes, vai samierinieties ar nemarķētu datu grupēšanu ar KMeans; izvēle ir tava.

Ko jūs varat darīt ar Scikit-Learn?

SciKit-Learn ir pavisam cita bumbu spēle, jo tās funkcijas ievērojami atšķiras no pārējām Python bibliotēkām.

Lūk, ko jūs varat darīt ar šo Scikit-Learn

• Klasifikācija
• Klasterizācija
• Regresija
• Izmēru samazināšana
• Modeļa izvēle
• Datu pirmapstrāde

Tā kā diskusija ir attālinājusies no datu importēšanas un manipulēšanas, ir svarīgi atzīmēt, ka Scikit-Learn modeļiem datus un nē manipulēt to jebkurā formā. No šiem algoritmiem izdarītie secinājumi ir svarīgs mašīnmācīšanās modeļu aspekts.

4. Matplotlib

Vizualizācijas var aizņemt jūsu datu vietas, palīdzēt izveidot stāstus, 2D figūras un iegult sižetus lietojumprogrammās, un tas viss notiek ar Matplotlib bibliotēku. Datu vizualizācija var būt dažādās formās, sākot no histogrammām, izkliedes diagrammām, joslu diagrammām, apgabalu diagrammām un pat gabalgrafikām.

Katrai diagrammas opcijai ir sava unikālā atbilstība, tādējādi paaugstinot visu datu vizualizācijas ideju.

Turklāt varat izmantot Matplotlib bibliotēku, lai ar saviem datiem izveidotu šādas diagrammas:

• Sektoru diagrammas
• Stumbra sižeti
• Kontūru sižeti
• Quiver zemes gabali
• Spektrogrammas

5. Seaborn

Seaborn ir vēl viena Python datu vizualizācijas bibliotēka. Tomēr aktuālais jautājums ir, kā Seaborn atšķiras no Matplotlib? Lai gan abas pakotnes tiek tirgotas kā datu vizualizācijas pakotnes, faktiskā atšķirība ir vizualizāciju veidā, ko varat veikt ar šīm divām bibliotēkām.

Iesācējiem, izmantojot Matplotlib, varat izveidot tikai pamata diagrammas, tostarp joslas, līnijas, apgabalus, izkliedi utt. Tomēr, izmantojot Seaborn, vizualizāciju līmenis ir paaugstināts, jo jūs varat izveidot dažādas vizualizācijas ar mazāku sarežģītību un mazāk sintakses.

Citiem vārdiem sakot, jūs varat strādāt pie savām vizualizācijas prasmēm un attīstīt tās, pamatojoties uz savām uzdevuma prasībām, izmantojot Seaborn.

Kā Seaborn jums palīdz?

• Nosakiet savas attiecības starp dažādiem mainīgajiem, lai noteiktu korelāciju
• Aprēķiniet apkopoto statistiku ar kategoriskiem mainīgajiem
• Uzzīmējiet lineārās regresijas modeļus, lai izstrādātu atkarīgos mainīgos un to attiecības
• Uzzīmējiet vairāku diagrammu režģus, lai iegūtu augsta līmeņa abstrakcijas

Saistīts: Kā bez maksas iemācīties Python

Gudrs darbs ar Python bibliotēkām

Python atvērtā pirmkoda būtība un pakotņu vadītā efektivitāte ievērojami palīdz datu zinātniekiem veikt dažādas funkcijas ar saviem datiem. Sākot ar importēšanu un analīzi līdz vizualizācijām un mašīnmācīšanās adaptācijām, ir kaut kas pieejams jebkura veida programmētājiem.

7 svarīgas komandas, lai sāktu darbu ar Python iesācējiem

Vai vēlaties apgūt Python, bet nezināt, ar ko sākt? Sāciet savu programmēšanas braucienu, vispirms apgūstot šīs pamata komandas.

Lasiet Tālāk

Par autoru