5 библиотеки за наука за данни за Python, които всеки специалист по данни трябва да използва

Python, като език, се превърна в нужда на часа. Той прави всичко - от изграждане, управление и автоматизиране на уебсайтове до анализиране и спорове на данни. Най-истинските му функционалности излизат на преден план, когато анализатори на данни, инженери по данни и учени по данни се доверяват на Python да изпълнява наддаването на техните данни.

Името на Python се превърна в синоним на науката за данни, тъй като се използва широко за управление и извличане на прозрения от нарастващите форми на данни.

Поредицата от библиотеки е само върхът на айсберга; много учени по данни започват да използват наличните библиотеки с натискане на бутон.

Как библиотеките на Python могат да помогнат с науката за данни?

Python е гъвкав, многостранен език за програмиране, който продължава да успокоява хората със своята лесен за използване синтаксис, огромен набор от библиотеки, специфични за целта, и обширен списък от аналитично управлявани функционалности.

Повечето библиотеки на Python са удобни за извършване на подробни анализи, визуализации, числени изчисления и дори машинно обучение. Тъй като науката за данни е свързана с анализ на данни и научни изчисления, Python намери нов дом за себе си в лоното си.

Някои от най-добрите библиотеки за наука за данни включват:

• панди
• NumPy
• Scikit-Learn
• Matplotlib
• Seaborn

Нека обсъдим всяка библиотека, за да видим какво предлага всяка опция за начинаещи учени по данни.

Свързани: Идеи за проекти за машинно обучение за начинаещи

1. панди

Python Data Analysis Library или Pandas е може би една от най-често срещаните библиотеки, използвани в Python. Неговата гъвкавост, гъвкавост и поредица от функции я направиха една от най-обичаните библиотеки в Python.

Тъй като науката за данни започва със спорове, претърсване и анализ на данни, библиотеката Pandas оказва подкрепа, за да направи нейните функционалности още по-полезни. Библиотеката е свързана с четене, манипулиране, агрегиране и визуализиране на данни и преобразуване на всичко в лесен за разбиране формат.

Можете да свържете CSV, TSV или дори SQL бази данни и да създадете рамка с данни с Pandas. Рамката от данни е относително симетрична спрямо таблица със статистически софтуер или дори електронна таблица на Excel.

Панди накратко

Ето някои неща, които обхващат функционалностите на Pandas накратко:

• Индексиране, манипулиране, преименуване, сортиране и сливане на източници на данни в рамките на рамката на данните
• Можете лесно да добавяте, актуализирате или изтривате колони от рамка с данни
• Присвояване на липсващи файлове, обработка на липсващи данни или NAN
• Начертайте информацията за вашата рамка с данни с хистограми и графики в кутия

Накратко, библиотеката Pandas формира основата, върху която се основава самата същност на концепциите за наука за данни на Python.

Свързани: Pandas Operations за начинаещи

2. NumPy

Тъй като името е капсулирано, NumPy се използва широко като библиотека за обработка на масиви. Тъй като може да управлява многоизмерни масиви, той се използва като контейнер за оценки на многоизмерни данни.

Библиотеките NumPy се състоят от поредица от елементи, всеки от които е от един и същ тип данни. Кортеж от положителни цели числа идеално разделя тези типове данни. Размерите са известни като брадви, докато броят на осите е известен като звания. Масив в NumPy се категоризира като ndarray.

Ако трябва да извършвате различни статистически изчисления или да работите върху различни математически операции, NumPy ще бъде вашият първи избор. Когато започнете да работите с масиви в Python, ще разберете колко добре работят вашите изчисления и целият процес е безпроблемен, тъй като времето за оценка намалява значително.

Какво можете да правите с NumPy?

NumPy е приятел на всеки учен по данни, просто поради следните причини:

• Извършвайте основни операции с масиви като добавяне, изваждане, разрязване, изравняване, индексиране и преоформяне на масиви
• Използвайте масиви за разширени процедури, включително подреждане, разделяне и излъчване
• Работете с операции по линейна алгебра и DateTime
• Упражнявайте статистическите възможности на Python с функциите на NumPy, всички с една библиотека

Свързани: NumPy операции за начинаещи

3. Scikit-Learn

Машинното обучение е неразделна част от живота на учените по данни, особено след като изглежда, че почти всички форми на автоматизация извличат основите си от ефективността на машинното обучение.

Scikit-Learn е ефективно собствената библиотека за машинно обучение на Python, която предлага на учените по данни следните алгоритми:

• SVM
• Случайни гори
• K-означава групиране
• Спектрално групиране
• Средно изместване и
• Кръстосана проверка

На практика SciPy, NumPy и други свързани научни пакети в Python правят изводи от подобни на Scikit-Learn. Ако работите с нюансите на Python за контролирани и неконтролирани алгоритми за обучение, трябва да се обърнете към Scikit-Learn.

Потопете се в света на моделите за контролирано обучение, включително Naive Bayes, или се задоволете с групирането на немаркирани данни с KMeans; Изборът е твой.

Какво можете да правите със Scikit-Learn?

SciKit-Learn е съвсем различна игра с топка, тъй като нейните характеристики са доста различни от останалите библиотеки с Python.

Ето какво можете да правите с този Scikit-Learn

• Класификация
• Групиране
• Регресия
• Намаляване на размерите
• Избор на модел
• Предварителна обработка на данните

Тъй като дискусията се отдалечи от импортирането и манипулирането на данни, важно е да се отбележи, че Scikit-Learn модели данни и не манипулират то под каквато и да е форма. Изводите, извлечени от тези алгоритми, формират важен аспект на моделите за машинно обучение.

4. Matplotlib

Визуализациите могат да заемат места с вашите данни, да ви помогнат да създавате истории, 2D фигури и да вграждате графики в приложения, всичко това с библиотеката Matplotlib. Визуализацията на данните може да бъде в различни форми, вариращи от хистограми, диаграми на разсейване, диаграми с ленти, диаграми на площ и дори диаграми на кръг.

Всяка опция за начертаване има своето уникално значение, като по този начин издига цялата идея за визуализация на данни нагоре.

Освен това можете да използвате библиотеката Matplotlib, за да създадете следните форми на диаграми с вашите данни:

• Кръгови диаграми
• Стъблови парцели
• Контурни участъци
• Колчан сюжети
• Спектрограми

5. Seaborn

Seaborn е друга библиотека за визуализация на данни в Python. Въпреки това, уместният въпрос е как Seaborn се различава от Matplotlib? Въпреки че и двата пакета се продават като пакети за визуализация на данни, действителната разлика се крие в типа визуализации, които можете да извършвате с тези две библиотеки.

Като за начало, с Matplotlib можете да създавате само основни графики, включително ленти, линии, области, разпръснати и т.н. Въпреки това, с Seaborn нивото на визуализациите се повишава, тъй като можете да създавате разнообразие от визуализации с по-малка сложност и по-малко синтаксис.

С други думи, можете да работите върху уменията си за визуализация и да ги развиете на базата на изискванията на задачите си с Seaborn.

Как ви помага Seaborn?

• Определете връзките си между различни променливи, за да установите корелация
• Изчисляване на обобщена статистика с категорични променливи
• Начертайте модели на линейна регресия, за да разработите зависими променливи и техните връзки
• Начертайте множество решетки, за да извлечете абстракции от високо ниво

Свързани: Как да научите Python безплатно

Интелигентна работа с библиотеки на Python

Природата на Python с отворен код и управляваната от пакети ефективност помагат на учените по данни да изпълняват различни функции със своите данни. От импортиране и анализ до визуализации и адаптации за машинно обучение, има по нещо за всеки тип програмист.

7 жизненоважни команди, за да започнете с Python за начинаещи

Искате да научите Python, но не знаете откъде да започнете? Започнете своето програмно пътуване, като първо научите тези основни команди.

Прочетете Следващото

За автора