Kāpēc Python ir populārs datu zinātnē?

Python ir populāra augsta līmeņa programmēšanas valoda, ko galvenokārt izmanto datu zinātnei, automatizācijai, tīmekļa izstrādei un mākslīgajam intelektam. Tā ir vispārēja lietojuma programmēšanas valoda, kas atbalsta funkcionālo programmēšanu, objektorientēto programmēšanu un procesuālo programmēšanu. Gadu gaitā Python ir zināma kā labākā datu zinātnes programmēšanas valoda, un to parasti izmanto lielie tehnoloģiju uzņēmumi datu zinātnes uzdevumiem.

Šajā apmācībā jūs uzzināsit, kāpēc Python ir tik populārs datu zinātnē un kāpēc tas paliks populārs arī turpmāk.

Kam var izmantot Python?

Kā minēts iepriekš, Python ir vispārēja lietojuma programmēšanas valoda, kas nozīmē, ka to var izmantot gandrīz visam.

Viens no izplatītākajiem Python lietojumiem tīmekļa izstrādē ir tas, ka Django vai Flask tiek izmantots kā vietnes aizmugursistēma. Piemēram, Instagram aizmugure darbojas Django, un tā ir viena no lielākajām Django izvietošanām.

Varat arī izmantot Python spēļu izstrādei ar Pygame, Kivy, Arcade utt.; lai gan to izmanto reti. Mobilo lietotņu izstrāde netiek atstāta malā, Python piedāvā daudzas lietotņu izstrādes bibliotēkas, piemēram, Kivy un KivyMD, kuras varat izmantot vairāku platformu lietotņu izstrādei; un daudzas citas bibliotēkas, piemēram, Tkinter, PyQt utt.

Šīs apmācības galvenā tēma ir Python pielietošana datu zinātnē. Ir pierādīts, ka Python ir labākā datu zinātnes programmēšanas valoda, un šajā apmācībā jūs uzzināsit, kāpēc.

Kas ir datu zinātne?

Saskaņā ar Orākuls, datu zinātne apvieno vairākas jomas, tostarp statistiku, zinātniskās metodes, mākslīgo intelektu (AI) un datu analīzi, lai iegūtu vērtību no datiem. Tas ietver datu sagatavošanu analīzei, tostarp datu tīrīšanu, apkopošanu un manipulēšanu ar tiem, lai veiktu uzlabotu datu analīzi.

Datu zinātne ir pielietojama dažādās nozarēs, un tā palīdz atrisināt problēmas un atklāt vairāk par Visumu. Veselības nozarē datu zinātne palīdz ārstiem izmantot pagātnes datus, pieņemot lēmumus, piemēram, nosakot diagnozi vai pareizu slimības ārstēšanu. Izglītības nozare nav atstāta malā, tagad varat prognozēt, ka skolēni pamet skolu, pateicoties datu zinātnei.

Python ir vienkārša sintakse

Kas vēl var padarīt programmēšanu daudz vienkāršāku nekā intuitīva sintakse? Programmā Python jums ir nepieciešama tikai viena rinda, lai palaistu savu pirmo programmu: vienkārši ierakstiet drukāt ("Sveika pasaule!") un palaist - tas ir tik vienkārši.

Python ir ļoti vienkārša sintakse, un tas padara programmēšanu daudz vienkāršāku un ātrāku. Rakstot funkcijas, nav vajadzīgas cirtainas figūriekavas, neviens semikolu nav jūsu ienaidnieks, un jums pat nav jāimportē bibliotēkas pirms pamata koda rakstīšanas.

Šī ir viena no Python priekšrocībām salīdzinājumā ar citām programmēšanas valodām. Jums ir mazāk tieksmes kļūdīties, un jūs varat viegli pamanīt kļūdas.

Plaša Kopiena

Datu zinātne ir viena sarežģīta joma, kurā nevar iztikt bez palīdzības. Python piedāvā visu nepieciešamo palīdzību savā plašajā kopienā. Ikreiz, kad esat iestrēdzis, vienkārši pārlūkojiet to, un atbilde jūs gaida. Stack Overflow ir ļoti populāra vietne, kurā tiek ievietoti jautājumi un atbildes uz programmēšanas problēmām.

Ja jūsu problēma ir jauna, kas ir reti sastopama, varat uzdot jautājumus, un cilvēki būs gatavi sniegt atbildes.

Python piedāvā visas bibliotēkas

Jums ļoti nepieciešams ūdens, un uz galda ir tikai divas tases. Viena ceturtdaļa ir piepildīta ar ūdeni, bet otra ir gandrīz pilna. Vai jūs nēsātu krūzīti ar lielu daudzumu ūdens vai otru, lai gan viņiem abiem ir ūdens? Jūs vēlaties nēsāt krūzi, kurā ir daudz ūdens, jo jums tiešām ir nepieciešams ūdens. Tas ir saistīts ar Python, tas piedāvā visas bibliotēkas, kas jums kādreiz būtu nepieciešamas datu zinātnei, jūs noteikti nevēlaties izmantot citu programmēšanas valodu, kurā ir pieejamas tikai dažas bibliotēkas.

Jums būs lieliska pieredze darbā ar šīm bibliotēkām, jo ​​tās ir patiešām viegli lietojamas. Ja jums ir jāinstalē kāda bibliotēka, meklējiet bibliotēkas nosaukumu vietnē PyPI.org un izpildiet šī raksta beigās sniegtos norādījumus, lai instalētu bibliotēku.

Saistīts: Datu zinātnes bibliotēkas Python, kas būtu jāizmanto ikvienam datu zinātniekam

Skaitliskais Python — NumPy

NumPy ir viena no visbiežāk izmantotajām datu zinātnes bibliotēkām. Tas ļauj strādāt ar skaitliskiem un zinātniskiem uzdevumiem Python. Dati tiek attēloti, izmantojot masīvus vai sarakstus, kas var būt jebkurā dimensijā: 1-dimensiju (1D) masīvs, 2-dimensiju (2D) masīvs, 3-dimensiju (3D) masīvs un tā tālāk.

Pandas

Pandas ir arī populāra datu zinātnes bibliotēka, ko izmanto datu sagatavošanā, datu apstrādē, datu vizualizācijā. Izmantojot Pandas, varat importēt datus dažādos formātos, piemēram, CSV (komatatdalītās vērtības) vai TSV (tabulēšanas vērtības). Pandas darbojas tāpat kā Matplotlib, jo ļauj izveidot dažāda veida sižetus. Vēl viena lieliska Pandas piedāvātā funkcija ir tā, ka tā ļauj lasīt SQL vaicājumus. Tātad, ja esat izveidojis savienojumu ar savu datu bāzi un vēlaties rakstīt un palaist SQL vaicājumus programmā Python, Pandas ir lieliska izvēle.

Matplotlib un Seaborn

Matplotlib ir vēl viena lieliska Python bibliotēka. Tā ir izstrādāta, izmantojot MatLab - programmēšanas valodu, ko galvenokārt izmanto zinātniskiem un vizualizācijas nolūkiem. Matplotlib ļauj uzzīmēt dažāda veida grafikus tikai ar dažām koda rindām.

Varat izveidot diagrammas, lai vizualizētu datus, palīdzot gūt ieskatu no jūsu datiem vai sniedzot labāku datu attēlojumu. Citas bibliotēkas, piemēram, Pandas, Seaborn un OpenCV, arī izmanto Matplotlib sarežģītu grafiku zīmēšanai.

Seaborn (nevis Seaborne) ir gluži kā Matplotlib, tikai jums ir vairāk iespēju — piešķirt dažādām diagrammu daļām dažādas krāsas vai nokrāsas. Varat izveidot skaistus grafikus un pielāgot izskatu, lai uzlabotu datu attēlojumu.

Open Computer Vision — OpenCV

Varbūt vēlaties izveidot optiskās rakstzīmju atpazīšanas (OCR) sistēmu, dokumentu skeneri, attēlu filtru, kustības sensoru, drošības sistēmu vai jebko citu, kas saistīts ar datora redzi, jums vajadzētu mēģināt OpenCV. Šī apbrīnojamā un bezmaksas Python piedāvātā bibliotēka ļauj izveidot datorredzes sistēmas, izmantojot tikai dažas koda rindas. Varat strādāt ar attēliem, videoklipiem vai pat ar tīmekļa kameras plūsmu un izvietot to.

Scikit-learn — Sklearn

Scikit-learn ir vispopulārākā bibliotēka, ko izmanto īpaši mašīnmācīšanās uzdevumiem datu zinātnē. Sklearn piedāvā visas utilītas, kas jums nepieciešamas, lai izmantotu savus datus un izveidotu mašīnmācīšanās modeļus tikai dažās koda rindās.

Ir dažādi mašīnmācīšanās uzdevumi, piemēram, lineārā regresija (vienkārša un daudzkārtēja), loģistikas regresija, k-tuvākie kaimiņi, naivie līči, atbalsta vektoru regresija, nejauša meža regresija, polinoma regresija, ieskaitot klasifikāciju un klasterizāciju uzdevumus.

Lai gan Python ir vienkāršs savas sintakses dēļ; ir rīki, kas ir īpaši izstrādāti, ņemot vērā datu zinātni. Jupyter piezīmju grāmatiņa ir pirmais rīks, tā ir Anaconda izstrādāta izstrādes vide, lai rakstītu Python kodu datu zinātnes uzdevumiem. Varat rakstīt un uzreiz palaist kodus šūnās, grupēt tos vai pat iekļaut dokumentāciju, ko nodrošina tā atzīmes iespēja.

Populāra alternatīva ir Google Colaboratory, kas pazīstama arī kā Google Colab. Tie ir līdzīgi un tiek izmantoti vienam un tam pašam mērķim, taču pakalpojumam Google Colab ir vairāk priekšrocību mākoņa atbalsta dēļ. Jums ir piekļuve lielākai vietai, un jums nav jāuztraucas par to, ka datora krātuve būs pilna. Varat arī koplietot piezīmju grāmatiņas, pieteikties jebkurā ierīcē un tai piekļūt vai pat saglabāt piezīmju grāmatiņu pakalpojumā GitHub.

Kā instalēt jebkuru datu zinātnes bibliotēku Python

Tā kā jūsu datorā jau ir instalēts Python, šī detalizētā sadaļa palīdzēs jums instalēt jebkuru datu zinātnes bibliotēku savā Windows datorā. Šajā gadījumā NumPy tiks instalēts, veiciet tālāk norādītās darbības.

1. Nospiediet Sākt un tips cmd. Ar peles labo pogu noklikšķiniet uz rezultāta un izvēlieties Izpildīt kā administratoram.

1. Lai instalētu Python bibliotēkas no PyPi, ir nepieciešams PIP. Ja jums jau ir, izlaidiet šo soli; ja nē, lūdzu, izlasiet kā datorā instalēt PIP.
2. Tips pip install numpy un nospiediet Ievadiet skriet. Šis process instalēs NumPy jūsu datorā, un tagad jūs varat importēt un izmantot NumPy savā datorā. Šim procesam vajadzētu izskatīties līdzīgi kā tālāk redzamajā ekrānuzņēmumā, ignorējot brīdinājumu un tukšās vietas. (Ja izmantojat Linux vai macOS, vienkārši atveriet termināli un ievadiet pip instalēšana komanda).

Ir pienācis laiks izmantot Python datu zinātnei

Starp citām programmēšanas valodām, piemēram, R, C++ un Java; Python ir labākais datu zinātnes jomā. Šī apmācība ir izskaidrojusi, kāpēc Python ir tik populārs datu zinātnē. Tagad jūs zināt, ko piedāvā Python un kāpēc lielie uzņēmumi, piemēram, Google, Meta, NASA, Tesla utt., izmanto Python.

Vai šī apmācība jums izdevās pārliecināt, ka Python joprojām būs labākā datu zinātnes programmēšanas valoda? Ja jā, turpiniet un veidojiet jaukus datu zinātnes projektus; palīdzēt atvieglot dzīvi.

Kā importēt Excel datus Python skriptos, izmantojot Pandas

Uzlabotai datu analīzei Python ir labāks par Excel. Lūk, kā importēt Excel datus Python skriptā, izmantojot Pandas!

Lasiet Tālāk

Par autoru