5 bibliotek Data Science dla Pythona, których powinien używać każdy analityk danych

Python jako język stał się potrzebą chwili. Zajmuje się wszystkim, od budowania, zarządzania i automatyzacji witryn internetowych po analizę i walkę z danymi. Jego najprawdziwsze funkcje wysuwają się na pierwszy plan, gdy analitycy danych, inżynierowie danych i naukowcy danych ufają Pythonowi, że wykona ich licytację.

Nazwa Pythona stała się synonimem nauki o danych, ponieważ jest szeroko stosowana do zarządzania i wyciągania wniosków z rozwijających się formularzy danych.

Jego seria bibliotek to tylko wierzchołek góry lodowej; wielu analityków danych zaczyna korzystać z dostępnych bibliotek jednym kliknięciem.

Jak biblioteki Pythona mogą pomóc w nauce o danych?

Python to wszechstronny, wieloaspektowy język programowania, który nadal zadowala ludzi swoim prosta w użyciu składnia, szeroki wachlarz bibliotek o określonym przeznaczeniu oraz obszerna lista bibliotek opartych na analizach funkcjonalności.

Większość bibliotek Pythona jest przydatna do wykonywania szczegółowych analiz, wizualizacji, obliczeń numerycznych, a nawet uczenia maszynowego. Ponieważ nauka o danych polega na analizie danych i obliczeniach naukowych, Python znalazł dla siebie nowy dom na swoim łonie.

Niektóre najlepsze biblioteki nauki o danych obejmują:

• Pandy
• NumPy
• Nauka Scikit
• Matplotlib
• Zrodzony z morza

Omówmy każdą bibliotekę, aby zobaczyć, co każda opcja oferuje początkującym analitykom danych.

Związane z: Pomysły na projekty uczenia maszynowego dla początkujących

1. Pandy

Python Data Analysis Library lub Pandas jest prawdopodobnie jedną z najpopularniejszych bibliotek używanych w Pythonie. Jego elastyczność, zwinność i szereg funkcji sprawiły, że jest to jedna z najbardziej lubianych bibliotek w Pythonie.

Ponieważ nauka o danych zaczyna się od awanturnictwa danych, mungingu i analizy, biblioteka Pandas pomaga, aby jej funkcje były jeszcze bardziej przydatne. Biblioteka służy do odczytywania, manipulowania, agregowania i wizualizacji danych oraz konwertowania wszystkiego do łatwego do zrozumienia formatu.

Możesz połączyć bazy danych CSV, TSV, a nawet SQL i utworzyć ramkę danych za pomocą Pand. Ramka danych jest stosunkowo symetryczna względem statystycznej tabeli oprogramowania lub nawet arkusza kalkulacyjnego Excel.

Pandy w pigułce

Oto kilka rzeczy, które w skrócie obejmują funkcje Pandy:

• Indeksuj, manipuluj, zmieniaj nazwy, sortuj i scalaj źródła danych w ramkach danych
• Możesz łatwo dodawać, aktualizować lub usuwać kolumny z ramki danych
• Przypisz brakujące pliki, obsłuż brakujące dane lub sieci NAN
• Wykreśl informacje o ramce danych za pomocą histogramów i wykresów skrzynkowych

Krótko mówiąc, biblioteka Pandas stanowi podstawę, na której opiera się sama istota koncepcji data science Pythona.

Związane z: Operacje Pandy dla początkujących

2. NumPy

Jak nazwa trafnie opisuje, NumPy jest powszechnie używany jako biblioteka do przetwarzania tablic. Ponieważ może zarządzać wielowymiarowymi obiektami tablicowymi, jest używany jako kontener do wielowymiarowych ocen danych.

Biblioteki NumPy składają się z szeregu elementów, z których każdy ma ten sam typ danych. Krotka dodatnich liczb całkowitych idealnie oddziela te typy danych. Wymiary są znane jako osie, podczas gdy liczba osi jest znana jako szeregi. Tablica w NumPy jest sklasyfikowana jako ndarray.

Jeśli musisz wykonywać różne obliczenia statystyczne lub pracować na różnych operacjach matematycznych, NumPy będzie Twoim pierwszym wyborem. Kiedy zaczniesz pracować z tablicami w Pythonie, zdasz sobie sprawę, jak dobrze działają Twoje obliczenia, a cały proces jest płynny, ponieważ czas oceny znacznie się skraca.

Co możesz zrobić z NumPy?

NumPy jest przyjacielem każdego analityka danych, po prostu z następujących powodów:

• Wykonywanie podstawowych operacji tablicowych, takich jak dodawanie, odejmowanie, wycinanie, spłaszczanie, indeksowanie i przekształcanie tablic
• Używaj tablic do zaawansowanych procedur, w tym do układania w stosy, dzielenia i rozgłaszania
• Praca z operacjami algebry liniowej i DateTime
• Ćwicz możliwości statystyczne Pythona za pomocą funkcji NumPy, a wszystko to za pomocą jednej biblioteki

Związane z: Operacje NumPy dla początkujących

3. Nauka Scikit

Uczenie maszynowe jest integralną częścią życia naukowców zajmujących się danymi, zwłaszcza że prawie wszystkie formy automatyzacji wydają się czerpać swoje podstawy z wydajności uczenia maszynowego.

Scikit-Learn to faktycznie natywna biblioteka uczenia maszynowego Pythona, która oferuje naukowcom danych następujące algorytmy:

• Maszyny SVM
• Losowe lasy
• Grupowanie K-średnich
• Klastrowanie widmowe
• Średnia zmiana i
• Weryfikacja krzyżowa

W efekcie SciPy, NumPy i inne powiązane pakiety naukowe w Pythonie czerpią wnioski z takich programów jak Scikit-Learn. Jeśli pracujesz z niuansami Pythona w zakresie nadzorowanych i nienadzorowanych algorytmów uczenia się, powinieneś zwrócić się do Scikit-Learn.

Wkrocz w świat nadzorowanych modeli uczenia się, w tym Naive Bayes, lub zajmij się grupowaniem nieoznakowanych danych za pomocą KMeans; wybór nalezy do ciebie.

Co możesz zrobić z nauką Scikit?

SciKit-Learn to zupełnie inna gra w piłkę, ponieważ jej funkcje różnią się znacznie od pozostałych bibliotek w Pythonie.

Oto, co możesz zrobić z tym Science-Learn

• Klasyfikacja
• Grupowanie
• Regresja
• Redukcja wymiarów
• Wybór modelu
• Wstępne przetwarzanie danych

Ponieważ dyskusja odeszła od importowania i manipulowania danymi, należy zauważyć, że Scikit-Learn modele dane i nie manipulować w dowolnej formie. Wnioski wyciągnięte z tych algorytmów stanowią ważny aspekt modeli uczenia maszynowego.

4. Matplotlib

Wizualizacje mogą zająć miejsca z danymi, pomóc w tworzeniu historii, figur 2D i osadzać wykresy w aplikacjach, a wszystko to dzięki bibliotece Matplotlib. Wizualizacja danych może mieć różne formy, począwszy od histogramów, wykresów punktowych, wykresów słupkowych, wykresów powierzchniowych, a nawet wykresów kołowych.

Każda opcja kreślenia ma swoje unikalne znaczenie, dzięki czemu cała idea wizualizacji danych staje się wyższa.

Dodatkowo możesz użyć biblioteki Matplotlib do tworzenia następujących form wykresów ze swoimi danymi:

• Wykresy kołowe
• Działki macierzyste
• Działki konturowe
• Działki kołczan
• Spektrogramy

5. Zrodzony z morza

Seaborn to kolejna biblioteka wizualizacji danych w Pythonie. Jednak istotne pytanie brzmi: czym Seaborn różni się od Matplotlib? Mimo że oba pakiety są sprzedawane jako pakiety wizualizacji danych, rzeczywista różnica polega na typie wizualizacji, które można wykonać za pomocą tych dwóch bibliotek.

Na początek za pomocą Matplotlib możesz tworzyć tylko podstawowe wykresy, w tym słupki, linie, obszary, rozproszenie itp. Jednak dzięki Seaborn poziom wizualizacji jest podniesiony, ponieważ możesz tworzyć różnorodne wizualizacje o mniejszej złożoności i mniejszej liczbie składni.

Innymi słowy, możesz pracować nad swoimi umiejętnościami wizualizacji i rozwijać je w oparciu o wymagania dotyczące zadań z Seaborn.

Jak Seaborn Ci pomaga?

• Określ swoje relacje między różnymi zmiennymi, aby ustalić korelację
• Oblicz zagregowane statystyki ze zmiennymi kategorialnymi
• Wykresy modeli regresji liniowej w celu opracowania zmiennych zależnych i ich relacji
• Wykresuj siatki wielu wykresów w celu uzyskania abstrakcji wysokiego poziomu

Związane z: Jak uczyć się Pythona za darmo?

Inteligentna praca z bibliotekami Pythona

Otwarty charakter Pythona i wydajność oparta na pakietach znacznie ułatwiają analitykom danych wykonywanie różnych funkcji na swoich danych. Od importowania i analizy po wizualizacje i adaptacje do uczenia maszynowego, każdy programista znajdzie coś dla siebie.

7 ważnych poleceń, które pomogą rozpocząć pracę z Pythonem dla początkujących

Chcesz nauczyć się Pythona, ale nie wiesz od czego zacząć? Rozpocznij swoją przygodę z programowaniem, ucząc się najpierw tych podstawowych poleceń.

Czytaj dalej

O autorze