5 Python-tietokirjastoa, joita jokaisen datatieteilijän tulisi käyttää

Pythonista on kielenä tullut hetken tarve. Se tekee kaiken verkkosivustojen rakentamisesta, hallinnasta ja automatisoinnista tietojen analysointiin ja kiistelemiseen. Sen aidot toiminnot tulevat esiin, kun data-analyytikot, tietosuunnittelijat ja datatieteilijät luottavat Pythoniin tekemään datansa.

Pythonin nimestä on tullut synonyymi tietotieteelle, koska sitä käytetään laajasti hallinnassa ja oivalluksissa nousevista tietolomakkeista.

Sen kirjastojen sarja on vain jäävuoren huippu; monet datatieteilijät alkavat käyttää saatavilla olevia kirjastoja napin painalluksella.

Kuinka Pythonin kirjastot voivat auttaa tietotieteessä?

Python on monipuolinen, monipuolinen ohjelmointikieli, joka ilahduttaa ihmisiä jatkuvasti helppokäyttöinen syntaksi, laaja valikoima tarkoituksenmukaisia ​​kirjastoja ja laaja luettelo analyyttisesti ohjatuista toimintoja.

Useimmat Python-kirjastot ovat käteviä yksityiskohtaisen analytiikan, visualisoinnin, numeerisen laskennan ja jopa koneoppimisen suorittamiseen. Koska datatieteessä on kyse data-analyysistä ja tieteellisestä laskennasta, Python on löytänyt itselleen uuden kodin syliinsä.

Jotkut parhaista datatieteen kirjastoista ovat:

• Pandat
• NumPy
• Scikit-Learn
• Matplotlib
• Seaborn

Keskustellaan jokaisesta kirjastosta nähdäksemme, mitä kukin vaihtoehto tarjoaa aloitteleville datatieteilijöille.

Aiheeseen liittyvä: Koneoppimisprojektiideoita aloittelijoille

1. Pandat

Python Data Analysis Library tai Pandas on luultavasti yksi yleisimmistä Pythonissa käytetyistä kirjastoista. Sen joustavuus, ketteryys ja toiminnot ovat tehneet siitä yhden Pythonin rakastetuimmista kirjastoista.

Koska datatiede alkaa datan kiistalla, mökillä ja analysoinnilla, Pandas-kirjasto ojentaa tukeaan tehdessään sen toiminnoista entistä hyödyllisempiä. Kirjastossa on kyse tietojen lukemisesta, käsittelemisestä, yhdistämisestä ja visualisoinnista sekä kaiken muuntamisesta helposti ymmärrettävään muotoon.

Voit yhdistää CSV-, TSV- tai jopa SQL-tietokannat ja luoda tietokehyksen Pandasin avulla. Tietokehys on suhteellisen symmetrinen tilastoohjelmistotaulukon tai jopa Excel-laskentataulukon kanssa.

Pandat pähkinänkuoressa

Tässä on joitain asioita, jotka kattavat Pandan toiminnot pähkinänkuoressa:

• Indeksoi, käsittele, nimeä uudelleen, lajittele ja yhdistä tietolähteitä tietokehyksen sisällä
• Voit lisätä, päivittää tai poistaa sarakkeita tietokehyksestä helposti
• Määritä puuttuvat tiedostot, käsittele puuttuvat tiedot tai NAN-osoitteet
• Piirrä tietokehystiedot histogrammeilla ja laatikkokaavioilla

Lyhyesti sanottuna Pandas-kirjasto muodostaa perustan, jolla Pythonin datatieteen konseptien ydin lepää.

Aiheeseen liittyvä: Pandaoperaatiot aloittelijoille

2. NumPy

Kuten nimi osuvasti kapseloi, NumPyä käytetään laajalti taulukonkäsittelykirjastona. Koska se voi hallita moniulotteisia taulukkoobjekteja, sitä käytetään säilönä moniulotteisten tietojen arvioinneille.

NumPy-kirjastot koostuvat joukosta elementtejä, joista jokainen on samaa tietotyyppiä. Positiivisten kokonaislukujen joukko erottaa nämä tietotyypit ihanteellisesti. Mitat tunnetaan nimellä kirveet, kun taas akselien lukumäärä tunnetaan nimellä riveissä. NumPyn taulukko on luokiteltu ndarray.

Jos sinun on suoritettava erilaisia ​​tilastollisia laskelmia tai työstettävä erilaisia ​​matemaattisia operaatioita, NumPy on ensimmäinen valintasi. Kun aloitat työskentelyn taulukoiden kanssa Pythonissa, huomaat kuinka hyvin laskelmasi toimivat, ja koko prosessi on saumaton, koska arviointiaika pienenee huomattavasti.

Mitä voit tehdä NumPyllä?

NumPy on jokaisen datatieteilijän ystävä yksinkertaisesti seuraavista syistä:

• Suorita perustaulukkotoimintoja, kuten lisää, vähennä, leikkaa, litistä, indeksoi ja muotoile taulukoita
• Käytä taulukoita edistyneisiin toimenpiteisiin, mukaan lukien pinoamiseen, jakamiseen ja yleislähetykseen
• Työskentele Lineaarialgebra- ja DateTime-operaatioiden kanssa
• Harjoittele Pythonin tilastollisia ominaisuuksia NumPyn funktioilla, kaikki yhdellä kirjastolla

Aiheeseen liittyvä: NumPy-toiminnot aloittelijoille

3. Scikit-Learn

Koneoppiminen on olennainen osa datatieteilijän elämää, varsinkin kun lähes kaikki automaation muodot näyttävät saavan perusteensa koneoppimisen tehokkuudesta.

Scikit-Learn on käytännössä Pythonin alkuperäinen koneoppimiskirjasto, joka tarjoaa datatieteilijöille seuraavat algoritmit:

• SVM: t
• Satunnaisia ​​metsiä
• K- tarkoittaa klusterointia
• Spektriklusterointi
• Keskimuutos ja
• Ristiinvalidointi

SciPy, NumPy ja muut asiaan liittyvät Pythonin tieteelliset paketit tekevät johtopäätöksiä Scikit-Learnin kaltaisista tekijöistä. Jos työskentelet Pythonin valvottujen ja valvomattomien oppimisalgoritmien vivahteiden kanssa, sinun tulee kääntyä Scikit-Learnin puoleen.

Sukella valvottujen oppimismallien maailmaan, mukaan lukien Naive Bayes, tai tyytyä merkitsemättömien tietojen ryhmittelyyn KMeansin avulla; Päätös on sinun.

Mitä voit tehdä Scikit-Learnilla?

SciKit-Learn on täysin erilainen pallopeli, sillä sen ominaisuudet eroavat melkoisesti muista Python-kirjastoista.

Tässä on mitä voit tehdä tällä Scikit-Learnilla

• Luokitus
• Klusterointi
• Regressio
• Mittojen pienennys
• Mallin valinta
• Tietojen esikäsittely

Koska keskustelu on siirtynyt pois tietojen tuomisesta ja käsittelystä, on tärkeää huomata, että Scikit-Learn mallit dataa ja ei manipuloida se missä muodossa tahansa. Näistä algoritmeista tehdyt päätelmät muodostavat tärkeän osan koneoppimismalleista.

4. Matplotlib

Visualisoinnit voivat viedä tietosi paikkoihin, auttaa sinua luomaan tarinoita, 2D-kuvioita ja upottaa juonet sovelluksiin, kaikki Matplotlib-kirjaston avulla. Tietojen visualisointi voi olla eri muodoissa histogrammeista, sirontakaavioista, pylväskaavioista, aluekaavioista ja jopa ympyrädiagrammeista.

Jokaisella piirtovaihtoehdolla on ainutlaatuinen merkityksensä, mikä nostaa koko datan visualisoinnin idean ylemmäs.

Lisäksi voit käyttää Matplotlib-kirjastoa luodaksesi seuraavat kaaviot tiedoillasi:

• Ympyräkaavioita
• Varren juonet
• Ääriviivapiirrokset
• Quiver juonet
• Spektrogrammit

5. Seaborn

Seaborn on toinen Pythonin tietojen visualisointikirjasto. Olennainen kysymys on kuitenkin, miten Seaborn eroaa Matplotlibista? Vaikka molempia paketteja markkinoidaan tiedon visualisointipaketteina, todellinen ero on näiden kahden kirjaston kanssa suoritettavien visualisointien tyypeissä.

Ensinnäkin Matplotlibilla voit luoda vain peruskaavioita, mukaan lukien palkit, viivat, alueet, sironta jne. Seabornissa visualisointien taso on kuitenkin noussut, sillä voit luoda erilaisia ​​visualisointeja, jotka ovat vähemmän monimutkaisia ​​ja vähemmän syntakseja.

Toisin sanoen voit kehittää visualisointitaitojasi ja kehittää niitä tehtävävaatimustesi perusteella Seabornin avulla.

Kuinka Seaborn auttaa sinua?

• Määritä suhteesi eri muuttujien välillä korrelaation luomiseksi
• Laske aggregaattitilastot kategorisilla muuttujilla
• Piirrä lineaarista regressiomalleja riippuvien muuttujien ja niiden suhteiden kehittämiseksi
• Piirrä monikuvaavia ruudukoita saadaksesi korkean tason abstraktioita

Aiheeseen liittyvä: Kuinka oppia Python ilmaiseksi

Työskentele älykkäästi Python-kirjastojen kanssa

Pythonin avoimen lähdekoodin luonne ja pakettilähtöiset tehokkuudet auttavat datatieteilijöitä suorittamaan erilaisia ​​toimintoja tiedoillaan. Tuonnista ja analysoinnista visualisointeihin ja koneoppimissovituksiin löytyy jotakin jokaiselle ohjelmoijatyypille.

7 tärkeää komentoa Pythonin käytön aloittamiseen aloittelijoille

Haluatko oppia Python, mutta et tiedä mistä aloittaa? Aloita ohjelmointimatkasi oppimalla ensin nämä peruskomennot.

Lue Seuraava

Kirjailijasta