5 biblioteci de știință a datelor pentru Python pe care ar trebui să le folosească fiecare om de știință a datelor

Python, ca limbaj, a devenit nevoia orasului. Face totul, de la construirea, gestionarea și automatizarea site-urilor web până la analizarea și analizarea datelor. Cele mai adevărate funcționalități ale sale ies în prim-plan atunci când analiștii de date, inginerii de date și oamenii de știință de date au încredere în Python pentru a-și face licitația pentru datele.

Numele lui Python a devenit sinonim cu știința datelor, deoarece este utilizat pe scară largă pentru a gestiona și a extrage informații din formularele de date în creștere.

Seria sa de biblioteci este doar vârful aisbergului; mulți oameni de știință ai datelor încep să folosească bibliotecile disponibile printr-un clic pe un buton.

Cum pot ajuta bibliotecile lui Python cu știința datelor?

Python este un limbaj de programare versatil, cu mai multe fațete, care continuă să liniștească oamenii cu ajutorul său sintaxă simplă de utilizat, o gamă largă de biblioteci specifice scopului și o listă extinsă de biblioteci bazate pe analize funcționalități.

Cele mai multe biblioteci Python sunt utile pentru a efectua analize detaliate, vizualizări, calcul numeric și chiar învățarea automată. Deoarece știința datelor se referă la analiza datelor și la calculul științific, Python și-a găsit o nouă casă în sânul său.

Unele dintre cele mai bune biblioteci de știință a datelor includ:

• panda
• NumPy
• Scikit-Learn
• Matplotlib
• Seaborn

Să discutăm despre fiecare bibliotecă pentru a vedea ce oferă fiecare opțiune oamenilor de știință de date în devenire.

Legate de: Idei de proiecte de învățare automată pentru începători

1. panda

Python Data Analysis Library sau Pandas este probabil una dintre cele mai comune biblioteci utilizate în Python. Flexibilitatea, agilitatea și seria de funcții au făcut-o una dintre cele mai iubite biblioteci din Python.

Deoarece știința datelor începe cu disputele, discuțiile și analiza datelor, biblioteca Pandas oferă o mână de sprijin pentru a face funcționalitățile sale și mai utile. Biblioteca se referă la citirea, manipularea, agregarea și vizualizarea datelor și transformarea totul într-un format ușor de înțeles.

Puteți conecta baze de date CSV, TSV sau chiar SQL și puteți crea un cadru de date cu Pandas. Un cadru de date este relativ simetric cu un tabel de software statistic sau chiar cu o foaie de calcul Excel.

Panda pe scurt

Iată câteva lucruri care cuprind funcționalitățile Pandas pe scurt:

• Indexați, manipulați, redenumiți, sortați și îmbinați sursele de date în cadrul (cadrelor) de date
• Puteți adăuga, actualiza sau șterge cu ușurință coloane dintr-un cadru de date
• Atribuiți fișierele lipsă, gestionați datele sau NAN-urile lipsă
• Trasați informațiile din cadrul de date cu histograme și diagrame cu casete

Pe scurt, biblioteca Pandas formează baza pe care se bazează însăși esența conceptelor de știință a datelor lui Python.

Legate de: Operațiuni cu panda pentru începători

2. NumPy

După cum încapsulează în mod adecvat numele, NumPy este folosit pe scară largă ca bibliotecă de procesare a matricei. Deoarece poate gestiona obiecte matrice multidimensionale, este folosit ca container pentru evaluări de date multidimensionale.

Bibliotecile NumPy constau dintr-o serie de elemente, fiecare dintre ele fiind de același tip de date. Un tuplu de numere întregi pozitive separă în mod ideal aceste tipuri de date. Dimensiunile sunt cunoscute ca topoare, în timp ce numărul de axe este cunoscut ca ranguri. O matrice din NumPy este clasificată ca ndarray.

Dacă trebuie să efectuați diferite calcule statistice sau să lucrați la diferite operații matematice, NumPy va fi prima alegere. Când începeți să lucrați cu matrice în Python, vă veți da seama cât de bine funcționează calculele dvs. și întregul proces este fără întreruperi, deoarece timpul de evaluare se reduce considerabil.

Ce poți face cu NumPy?

NumPy este prietenul oricărui cercetător de date, pur și simplu din următoarele motive:

• Efectuați operațiuni de bază cu matrice, cum ar fi adăugarea, scăderea, tăierea, aplatizarea, indexarea și remodelarea matricelor
• Utilizați matrice pentru proceduri avansate, inclusiv stivuire, împărțire și difuzare
• Lucrați cu algebră liniară și operații DateTime
• Exersați capacitățile statistice ale lui Python cu funcțiile lui NumPy, toate cu o singură bibliotecă

Legate de: Operații NumPy pentru începători

3. Scikit-Learn

Învățarea automată este o parte integrantă a vieții unui cercetător de date, mai ales că aproape toate formele de automatizare par să-și derive elementele de bază din eficiența învățării automate.

Scikit-Learn este efectiv biblioteca nativă de învățare automată a lui Python, care oferă cercetătorilor de date următorii algoritmi:

• SVM-uri
• Păduri aleatorii
• K înseamnă grupare
• Agruparea spectrală
• Schimbare medie și
• Validare încrucișată

În mod efectiv, SciPy, NumPy și alte pachete științifice conexe din Python trag deducții de la genul Scikit-Learn. Dacă lucrați cu nuanțele Python ale algoritmilor de învățare supravegheați și nesupravegheați, ar trebui să apelați la Scikit-Learn.

Pătrundeți-vă în lumea modelelor de învățare supravegheată, inclusiv Naive Bayes, sau mulțumiți-vă cu gruparea datelor neetichetate cu KMeans; alegerea este a ta.

Ce poți face cu Scikit-Learn?

SciKit-Learn este un joc cu minge cu totul diferit, deoarece caracteristicile sale sunt destul de diferite de celelalte biblioteci cu Python.

Iată ce puteți face cu acest Scikit-Learn

• Clasificare
• Clustering
• Regresia
• Reducere dimensională
• Alegerea modelului
• Preprocesarea datelor

Deoarece discuția s-a îndepărtat de la importarea și manipularea datelor, este esențial să rețineți că Scikit-Learn modele date și nu manipula ea sub orice formă. Inferențe extrase din acești algoritmi formează un aspect important al modelelor de învățare automată.

4. Matplotlib

Vizualizările vă pot ocupa datele, vă pot ajuta să creați povești, figuri 2D și să încorporați diagrame în aplicații, toate cu biblioteca Matplotlib. Vizualizarea datelor poate fi sub diferite forme, variind de la histograme, diagrame de dispersie, diagrame cu bare, diagrame de suprafață și chiar diagrame circulare.

Fiecare opțiune de plotare are relevanța sa unică, ridicând astfel întreaga idee de vizualizare a datelor.

În plus, puteți utiliza biblioteca Matplotlib pentru a crea următoarele forme de diagrame cu datele dvs.:

• Diagrame circulare
• Loturi stem
• Grafice de contur
• Locuri de tolbă
• Spectrograme

5. Seaborn

Seaborn este o altă bibliotecă de vizualizare a datelor din Python. Cu toate acestea, întrebarea relevantă este, prin ce diferă Seaborn de Matplotlib? Chiar dacă ambele pachete sunt comercializate ca pachete de vizualizare a datelor, diferența reală constă în tipul de vizualizări pe care le puteți efectua cu aceste două biblioteci.

Pentru început, cu Matplotlib, puteți crea doar grafice de bază, inclusiv bare, linii, zone, scatter etc. Cu toate acestea, cu Seaborn, nivelul de vizualizări este luat la un pas, deoarece puteți crea o varietate de vizualizări cu o complexitate mai mică și mai puține sintaxe.

Cu alte cuvinte, puteți lucra la abilitățile dvs. de vizualizare și le puteți dezvolta pe baza cerințelor dvs. de activitate cu Seaborn.

Cum vă ajută Seaborn?

• Determinați-vă relațiile dintre diverse variabile pentru a stabili o corelație
• Calculați statistici agregate cu variabile categorice
• Trasează modele de regresie liniară pentru a dezvolta variabile dependente și relațiile lor
• Trasați grile cu mai multe parcele pentru a obține abstracții la nivel înalt

Legate de: Cum să înveți Python gratuit

Lucrul inteligent cu bibliotecile Python

Natura open-source a lui Python și eficiența bazată pe pachete ajută în mare măsură oamenii de știință de date să îndeplinească diferite funcții cu datele lor. De la import și analiză până la vizualizări și adaptări de învățare automată, există câte ceva pentru fiecare tip de programator.

7 comenzi vitale pentru a începe cu Python pentru începători

Vrei să înveți Python, dar nu știi de unde să începi? Începeți-vă călătoria de programare învățând mai întâi aceste comenzi fundamentale.

Citiți în continuare

Despre autor