De ce este Python popular pentru Data Science?

Python este un limbaj popular de programare la nivel înalt, folosit în principal pentru știința datelor, automatizare, dezvoltare web și inteligență artificială. Este un limbaj de programare de uz general care sprijină programarea funcțională, programarea orientată pe obiecte și programarea procedurală. De-a lungul anilor, Python este cunoscut a fi cel mai bun limbaj de programare pentru știința datelor și este folosit în mod obișnuit de marile companii de tehnologie pentru sarcinile de știință a datelor.

În acest tutorial, veți afla de ce Python este atât de popular pentru știința datelor și de ce va rămâne popular în viitor.

Pentru ce poate fi folosit Python?

După cum s-a spus mai devreme, Python este un limbaj de programare de uz general, ceea ce înseamnă că poate fi folosit pentru aproape orice.

O aplicație comună a Python în dezvoltarea web este cea în care Django sau Flask sunt folosite ca backend pentru un site web. De exemplu, backend-ul Instagram rulează pe Django și este una dintre cele mai mari implementări ale Django.

De asemenea, puteți utiliza Python pentru dezvoltarea jocurilor cu Pygame, Kivy, Arcade etc.; deși este rar folosit. Dezvoltarea de aplicații mobile nu este omisă, Python oferă multe biblioteci de dezvoltare de aplicații, cum ar fi Kivy și KivyMD, pe care le puteți folosi pentru dezvoltarea de aplicații multiplatformă; și multe alte biblioteci precum Tkinter, PyQt etc.

Principala discuție a acestui tutorial este aplicarea lui Python în Data Science. Python s-a dovedit a fi cel mai bun limbaj de programare pentru Data Science și veți ști de ce în acest tutorial.

Ce este știința datelor?

Conform Oracol, știința datelor combină mai multe domenii, inclusiv statistici, metode științifice, inteligență artificială (AI) și analiza datelor, pentru a extrage valoare din date. Acesta cuprinde pregătirea datelor pentru analiză, inclusiv curățarea, agregarea și manipularea datelor pentru a efectua o analiză avansată a datelor.

Știința datelor este aplicabilă în diferite industrii și ajută la rezolvarea problemelor și la descoperirea mai multor despre univers. În industria sănătății, știința datelor îi ajută pe medici să folosească datele din trecut în luarea deciziilor, de exemplu, diagnosticul sau tratamentul potrivit pentru o boală. Sectorul educației nu este omis, acum puteți prevedea că elevii abandonează școala, totul datorită științei datelor.

Python are o sintaxă simplă

Ce altceva poate face programarea mult mai ușoară decât a avea o sintaxă intuitivă? În Python, aveți nevoie de o singură linie pentru a rula primul program: pur și simplu tastați print(„Bună lume!”) și fugi - este atât de ușor.

Python are o sintaxă foarte simplă și face programarea mult mai ușoară și mai rapidă. Nu este nevoie de acolade atunci când scrieți funcții, niciun punct și virgulă nu vă este inamicul și nici măcar nu trebuie să importați biblioteci înainte de a scrie codul de bază.

Acesta este un avantaj pe care Python îl are față de alte limbaje de programare. Aveți mai puține tendințe de a face erori și puteți observa cu ușurință erori.

Comunitate largă

Știința datelor este un domeniu complex pe care nu îl puteți face fără a avea nevoie de ajutor. Python oferă tot ajutorul de care aveți nevoie prin comunitatea sa largă. Ori de câte ori rămâi blocat, doar răsfoiește-l și răspunsul tău te așteaptă. Depășirea stivei este un site foarte popular unde întrebări și răspunsuri sunt postate la probleme de programare.

Dacă problema dvs. este nouă, ceea ce este rar, puteți pune întrebări și oamenii ar fi dispuși să ofere răspunsuri.

Python oferă toate bibliotecile

Ai mare nevoie de apă și ai doar două căni pe masă. Unul este un sfert plin cu apă, în timp ce celălalt este aproape plin. Ai purta ceașca cu multă apă sau cealaltă, deși ambele au apă? Ați dori să cărați ceașca care conține multă apă pentru că aveți cu adevărat nevoie de apă. Acest lucru este legat de Python, oferă toate bibliotecile de care ați avea nevoie vreodată pentru știința datelor, cu siguranță nu ați dori să utilizați un alt limbaj de programare cu doar câteva biblioteci disponibile.

Veți avea o experiență grozavă de lucru cu aceste biblioteci, deoarece sunt foarte ușor de utilizat. Dacă trebuie să instalați vreo bibliotecă, căutați numele bibliotecii la PyPI.org și urmați instrucțiunile de la sfârșitul acestui articol pentru a instala biblioteca.

Legate de: Biblioteci de știință a datelor pentru Python pe care fiecare cercetător de date ar trebui să le folosească

Python numeric - NumPy

NumPy este una dintre cele mai frecvent utilizate biblioteci de știință a datelor. Vă permite să lucrați cu sarcini numerice și științifice în Python. Datele sunt reprezentate folosind matrice sau ceea ce puteți numi liste, care pot fi în orice dimensiune: matrice unidimensională (1D), matrice bidimensională (2D), matrice tridimensională (3D) și așa mai departe.

panda

Pandas este, de asemenea, o bibliotecă populară de știință a datelor folosită în pregătirea datelor, procesarea datelor, vizualizarea datelor. Cu Pandas, puteți importa date în diferite formate, cum ar fi CSV (valori separate prin virgulă) sau TSV (valori separate prin file). Pandas funcționează ca Matplotlib, deoarece vă permite să faceți diferite tipuri de parcele. O altă caracteristică minunată oferită de Pandas este că vă permite să citiți interogări SQL. Deci, dacă v-ați conectat la baza de date și doriți să scrieți și să rulați interogări SQL în Python, Pandas este o alegere excelentă.

Matplotlib și Seaborn

Matplotlib este o altă bibliotecă minunată oferită de Python. A fost dezvoltat pe lângă MatLab - un limbaj de programare folosit în principal în scopuri științifice și de vizualizare. Matplotlib vă permite să reprezentați diferite tipuri de grafice cu doar câteva linii de cod.

Puteți trasa grafice pentru a vizualiza orice date, ajutându-vă să obțineți informații din datele dvs. sau oferindu-vă o reprezentare mai bună a datelor. Alte biblioteci precum Pandas, Seaborn și OpenCV folosesc, de asemenea, Matplotlib pentru a reprezenta grafice sofisticate.

Seaborn (nu Seaborne) este la fel ca Matplotlib, doar că aveți mai multe opțiuni - pentru a oferi diferitelor părți ale graficelor diferite culori sau nuanțe. Puteți reprezenta grafice frumoase și puteți personaliza aspectul pentru a îmbunătăți reprezentarea datelor.

Open Computer Vision - OpenCV

Poate doriți să construiți un sistem de recunoaștere optică a caracterelor (OCR), un scanner de documente, o imagine filtru, senzor de mișcare, sistem de securitate sau orice altceva legat de viziunea computerizată, ar trebui să încercați OpenCV. Această bibliotecă uimitoare și gratuită oferită de Python vă permite să construiți sisteme de viziune computerizată pe doar câteva linii de cod. Puteți lucra cu imagini, videoclipuri sau chiar fluxul și implementarea camerei web.

Scikit-learn - Sklearn

Scikit-learn este cea mai populară bibliotecă folosită special pentru sarcinile de învățare automată în știința datelor. Sklearn oferă toate utilitățile de care aveți nevoie pentru a utiliza datele și pentru a construi modele de învățare automată în doar câteva linii de cod.

Există diverse sarcini de învățare automată, cum ar fi regresia liniară (simpluă și multiplă), regresia logistică, k-mai apropiati vecini, bayes naive, regresie vector suport, regresie aleatorie forestieră, regresie polinomială, inclusiv clasificare și grupare sarcini.

Deși Python este simplu datorită sintaxei sale; există instrumente care au fost special concepute având în vedere știința datelor. Notebook-ul Jupyter este primul instrument, este un mediu de dezvoltare construit de Anaconda, pentru a scrie cod Python pentru sarcini de știință a datelor. Puteți scrie și rula instantaneu coduri în celule, le puteți grupa sau chiar include documentație, așa cum este oferit de capacitatea sa de reducere.

O alternativă populară este Google Colaboratory, cunoscut și sub numele de Google Colab. Sunt similare și utilizate în același scop, dar Google Colab are mai multe avantaje datorită suportului său cloud. Aveți acces la mai mult spațiu, fără să vă faceți griji că spațiul de stocare al computerului se umple. De asemenea, vă puteți partaja notebook-urile, vă puteți conecta pe orice dispozitiv și îl puteți accesa sau chiar puteți salva notebook-ul în GitHub.

Cum se instalează orice bibliotecă de știință a datelor în Python

Având în vedere că aveți deja instalat Python pe computer, această secțiune pas cu pas vă va ghida prin cum să instalați orice bibliotecă de știință a datelor pe computerul Windows. NumPy va fi instalat în acest caz, urmați pașii de mai jos:

1. presa start și tip cmd. Faceți clic dreapta pe rezultat și alegeți Rulat ca administrator.

1. Aveți nevoie de PIP pentru a instala biblioteci Python din PyPi. Dacă aveți deja, nu ezitați să săriți peste acest pas; daca nu, va rog sa cititi cum se instalează PIP pe computer.
2. Tip pip install numpy și apăsați introduce a alerga. Acest proces va instala NumPy pe computer și acum puteți importa și utiliza NumPy pe computer. Acest proces ar trebui să arate similar cu captura de ecran prezentată mai jos, ignorați avertismentele și spațiile goale. (Dacă utilizați Linux sau macOS, deschideți pur și simplu un terminal și introduceți pip install comanda).

Este timpul să folosiți Python pentru știința datelor

Printre alte limbaje de programare precum R, C++ și Java; Python este cel mai bun pentru știința datelor. Acest tutorial v-a ghidat prin motivele pentru care Python este atât de popular pentru știința datelor. Acum știți ce oferă Python și de ce companii mari precum Google, Meta, NASA, Tesla etc. folosesc Python.

A reușit acest tutorial să vă convingă că Python va rămâne cel mai bun limbaj de programare pentru știința datelor? Dacă da, continuați și construiți proiecte frumoase de știință a datelor; ajuta sa faci viata mai usoara.

Cum să importați date Excel în scripturi Python folosind Pandas

Pentru analiza avansată a datelor, Python este mai bun decât Excel. Iată cum să importați datele Excel într-un script Python folosind Pandas!

Citiți în continuare

Despre autor