Dlaczego Python jest popularny w badaniach nad danymi?

Python to popularny język programowania wysokiego poziomu, używany głównie do nauki o danych, automatyzacji, tworzenia stron internetowych i sztucznej inteligencji. Jest to język programowania ogólnego przeznaczenia wspierający programowanie funkcjonalne, programowanie obiektowe i programowanie proceduralne. Przez lata Python był znany jako najlepszy język programowania do nauki o danych i jest powszechnie używany przez duże firmy technologiczne do zadań związanych z nauką o danych.

W tym samouczku dowiesz się, dlaczego Python jest tak popularny w nauce o danych i dlaczego pozostanie popularny w przyszłości.

Do czego może być używany Python?

Jak wspomniano wcześniej, Python jest językiem programowania ogólnego przeznaczenia, co oznacza, że ​​może być używany do prawie wszystkiego.

Jednym z powszechnych zastosowań Pythona w tworzeniu stron internetowych jest użycie Django lub Flask jako zaplecza dla strony internetowej. Na przykład backend Instagrama działa na Django i jest to jedno z największych wdrożeń Django.

Możesz także użyć Pythona do tworzenia gier z Pygame, Kivy, Arcade itp.; chociaż jest rzadko używany. Programowanie aplikacji mobilnych nie jest pominięte, Python oferuje wiele bibliotek do tworzenia aplikacji, takich jak Kivy i KivyMD, których można używać do tworzenia aplikacji wieloplatformowych; i wiele innych bibliotek, takich jak Tkinter, PyQt itp.

Głównym tematem tego samouczka jest zastosowanie Pythona w Data Science. Udowodniono, że Python jest najlepszym językiem programowania dla Data Science i dowiesz się dlaczego w tym samouczku.

Co to jest nauka o danych?

Według Wyrocznia, nauka o danych łączy wiele dziedzin, w tym statystyki, metody naukowe, sztuczną inteligencję (AI) i analizę danych, w celu wyodrębnienia wartości z danych. Obejmuje przygotowywanie danych do analizy, w tym czyszczenie, agregowanie i manipulowanie danymi w celu przeprowadzenia zaawansowanej analizy danych.

Nauka o danych ma zastosowanie w różnych branżach i pomaga rozwiązywać problemy i odkrywać więcej o wszechświecie. W branży zdrowotnej nauka o danych pomaga lekarzom wykorzystać dane z przeszłości do podejmowania decyzji, na przykład diagnozy lub odpowiedniego leczenia choroby. Sektor edukacji nie został pominięty, można teraz przewidywać, że uczniowie porzucają szkołę, a wszystko to dzięki data science.

Python ma prostą składnię

Co jeszcze może znacznie ułatwić programowanie niż posiadanie intuicyjnej składni? W Pythonie potrzebujesz tylko jednej linii, aby uruchomić swój pierwszy program: po prostu wpisz print(„Witaj świecie!”) i biegnij - to takie proste.

Python ma bardzo prostą składnię i sprawia, że ​​programowanie jest dużo łatwiejsze i szybsze. Nie ma potrzeby stosowania nawiasów klamrowych podczas pisania funkcji, żaden średnik nie jest twoim wrogiem i nie musisz nawet importować bibliotek przed napisaniem podstawowego kodu.

Jest to jedna z przewag Pythona nad innymi językami programowania. Masz mniej skłonności do popełniania błędów i możesz łatwo zauważyć błędy.

Szeroka społeczność

Data Science to jedna złożona dziedzina, w której nie można się obejść bez pomocy. Python oferuje wszelką potrzebną pomoc poprzez swoją szeroką społeczność. Gdy utkniesz, po prostu przejrzyj go, a odpowiedź czeka na Ciebie. Przepełnienie stosu to bardzo popularna strona internetowa, na której zamieszczane są pytania i odpowiedzi dotyczące problemów programistycznych.

Jeśli Twój problem jest nowy, co jest rzadkością, możesz zadawać pytania, a ludzie chętnie udzielą odpowiedzi.

Python oferuje wszystkie biblioteki

Bardzo potrzebujesz wody, a na stole masz tylko dwie filiżanki. Jedna jest wypełniona wodą w jednej czwartej, a druga jest prawie pełna. Czy nosiłbyś kubek z dużą ilością wody, czy drugi, chociaż oba mają wodę? Chciałbyś nosić kubek zawierający dużo wody, ponieważ naprawdę potrzebujesz wody. Jest to związane z Pythonem, oferuje wszystkie biblioteki, których kiedykolwiek potrzebujesz do nauki o danych, na pewno nie chciałbyś używać innego języka programowania z tylko kilkoma dostępnymi bibliotekami.

Będziesz mieć wspaniałe doświadczenie w pracy z tymi bibliotekami, ponieważ są one naprawdę łatwe w użyciu. Jeśli chcesz zainstalować jakąkolwiek bibliotekę, wyszukaj nazwę biblioteki pod adresem PyPI.org i postępuj zgodnie z instrukcjami pod koniec tego artykułu, aby zainstalować bibliotekę.

Związane z: Biblioteki Data Science dla Pythona, których powinien używać każdy analityk danych

Python numeryczny - NumPy

NumPy to jedna z najczęściej używanych bibliotek data science. Pozwala na pracę z zadaniami numerycznymi i naukowymi w Pythonie. Dane są reprezentowane za pomocą tablic lub tego, co można nazwać listami, które mogą mieć dowolny wymiar: tablica 1-wymiarowa (1D), tablica 2-wymiarowa (2D), tablica 3-wymiarowa (3D) i tak dalej.

Pandy

Pandas to także popularna biblioteka data science wykorzystywana w przygotowaniu danych, przetwarzaniu danych, wizualizacji danych. Z Pandas możesz importować dane w różnych formatach, takich jak CSV (wartości rozdzielone przecinkami) lub TSV (wartości rozdzielone tabulatorami). Pandas działa jak Matplotlib, ponieważ pozwala tworzyć różne rodzaje wykresów. Kolejną fajną funkcją, którą oferuje Pandas, jest to, że umożliwia odczytywanie zapytań SQL. Jeśli więc masz połączenie z bazą danych i chcesz pisać i uruchamiać zapytania SQL w Pythonie, Pandas to świetny wybór.

Matplotlib i Seaborn

Matplotlib to kolejna niesamowita biblioteka, którą oferuje Python. Został opracowany na bazie MatLab - języka programowania używanego głównie do celów naukowych i wizualizacyjnych. Matplotlib umożliwia kreślenie różnych rodzajów wykresów za pomocą zaledwie kilku linijek kodu.

Możesz tworzyć wykresy, aby zwizualizować dowolne dane, pomagając uzyskać wgląd w dane lub dając lepszą reprezentację danych. Inne biblioteki, takie jak Pandas, Seaborn i OpenCV, również używają Matplotlib do tworzenia wyrafinowanych wykresów.

Seaborn (nie Seaborne) jest podobny do Matplotlib, tylko że masz więcej opcji - aby nadać różnym częściom wykresów różne kolory lub odcienie. Możesz kreślić ładne wykresy i dostosowywać wygląd, aby lepiej reprezentować dane.

Otwarta wizja komputerowa - OpenCV

Być może chcesz zbudować system optycznego rozpoznawania znaków (OCR), skaner dokumentów, obraz filtr, czujnik ruchu, system bezpieczeństwa lub cokolwiek innego związanego z wizją komputerową, powinieneś spróbować Otwórz CV. Ta niesamowita i darmowa biblioteka oferowana przez Pythona pozwala budować komputerowe systemy wizyjne za pomocą zaledwie kilku linijek kodu. Możesz pracować z obrazami, filmami, a nawet kanałem kamery internetowej i wdrażać.

Nauka scikitu - Sklearn

Scikit-learn to najpopularniejsza biblioteka używana specjalnie do zadań uczenia maszynowego w nauce o danych. Sklearn oferuje wszystkie narzędzia potrzebne do wykorzystania danych i budowania modeli uczenia maszynowego w zaledwie kilku linijkach kodu.

Istnieją różne zadania uczenia maszynowego, takie jak regresja liniowa (prosta i wielokrotna), regresja logistyczna, k-najbliżsi sąsiedzi, Bayes naiwny, regresja wektora nośnego, losowa regresja lasu, regresja wielomianowa, w tym klasyfikacja i grupowanie zadania.

Chociaż Python jest prosty ze względu na swoją składnię; istnieją narzędzia zaprojektowane specjalnie z myślą o nauce o danych. Jupyter notebook to pierwsze narzędzie, to środowisko programistyczne zbudowane przez Anacondę, do pisania kodu Pythona do zadań związanych z nauką danych. Możesz pisać i natychmiast uruchamiać kody w komórkach, grupować je, a nawet dołączać dokumentację, zgodnie z funkcją przecen.

Popularną alternatywą jest Google Colaboratory, znane również jako Google Colab. Są podobne i używane w tym samym celu, ale Google Colab ma więcej zalet ze względu na obsługę chmury. Masz dostęp do większej ilości miejsca, nie martwiąc się o zapełnienie pamięci komputera. Możesz także udostępniać swoje notatniki, logować się na dowolnym urządzeniu i uzyskiwać do niego dostęp, a nawet zapisać notatnik w serwisie GitHub.

Jak zainstalować dowolną bibliotekę Data Science w Pythonie?

Biorąc pod uwagę, że masz już zainstalowany język Python na swoim komputerze, w tej sekcji krok po kroku dowiesz się, jak zainstalować dowolną bibliotekę naukową o danych na komputerze z systemem Windows. W takim przypadku NumPy zostanie zainstalowany, wykonaj poniższe czynności:

1. naciskać Początek i typ cmd. Kliknij wynik prawym przyciskiem myszy i wybierz Uruchom jako administrator.

1. Potrzebujesz PIP, aby zainstalować biblioteki Pythona z PyPi. Jeśli już to zrobiłeś, możesz pominąć ten krok; jeśli nie, przeczytaj jak zainstalować PIP na swoim komputerze.
2. Rodzaj pip zainstaluj numpy i naciśnij Wchodzić biegać. Ten proces zainstaluje NumPy na twoim komputerze i możesz teraz importować i używać NumPy na swoim komputerze. Ten proces powinien wyglądać podobnie do zrzutu ekranu pokazanego poniżej, zignoruj ​​ostrzeżenie i puste miejsca. (Jeśli używasz systemu Linux lub macOS, po prostu otwórz terminal i wprowadź instalacja pipsa Komenda).

Czas użyć Pythona do nauki o danych

Wśród innych języków programowania, takich jak R, C++ i Java; Python jest najlepszy do nauki o danych. W tym samouczku dowiesz się, dlaczego Python jest tak popularny w nauce o danych. Wiesz już, co oferuje Python i dlaczego duże firmy, takie jak Google, Meta, NASA, Tesla itp., używają Pythona.

Czy ten samouczek przekonał Cię, że Python pozostanie najlepszym językiem programowania do nauki o danych? Jeśli tak, kontynuuj i buduj ładne projekty z zakresu analizy danych; pomóc ułatwić życie.

Jak importować dane z Excela do skryptów Pythona za pomocą Pandas

W przypadku zaawansowanej analizy danych Python jest lepszy niż Excel. Oto jak zaimportować dane z Excela do skryptu Pythona za pomocą Pandas!

Czytaj dalej

O autorze