Miksi Python on suosittu tietotieteessä?

Python on suosittu korkean tason ohjelmointikieli, jota käytetään pääasiassa tietotieteeseen, automaatioon, verkkokehitykseen ja tekoälyyn. Se on yleiskäyttöinen ohjelmointikieli, joka tukee toiminnallista ohjelmointia, olioohjelmointia ja prosessiohjelmointia. Python on vuosien mittaan tiedetty parhaana tietotekniikan ohjelmointikielenä, ja suuret teknologiayritykset käyttävät sitä yleisesti tietotieteen tehtävissä.

Tässä opetusohjelmassa opit, miksi Python on niin suosittu datatieteessä ja miksi se pysyy suosittuna myös tulevaisuudessa.

Mihin Pythonia voidaan käyttää?

Kuten aiemmin todettiin, Python on yleiskäyttöinen ohjelmointikieli, mikä tarkoittaa, että sitä voidaan käyttää melkein kaikkeen.

Yksi yleinen Python-sovellus verkkokehityksessä on, että Djangoa tai Flaskia käytetään verkkosivuston taustaohjelmana. Esimerkiksi Instagramin taustaohjelma toimii Djangossa, ja se on yksi suurimmista Djangon käyttöönotoista.

Voit myös käyttää Pythonia pelien kehittämiseen Pygamen, Kivyn, Arcaden jne. kanssa; vaikka sitä käytetään harvoin. Mobiilisovellusten kehitystä ei jätetä pois, Python tarjoaa monia sovelluskehityskirjastoja, kuten Kivy ja KivyMD, joita voit käyttää monikäyttöisten sovellusten kehittämiseen; ja monet muut kirjastot, kuten Tkinter, PyQt jne.

Tämän opetusohjelman pääpuhe on Pythonin soveltaminen tietotieteessä. Python on todistettu parhaaksi tietotekniikan ohjelmointikieleksi, ja tiedät miksi tästä opetusohjelmasta.

Mitä on datatiede?

Mukaan Oraakkeli, datatiede yhdistää useita aloja, mukaan lukien tilastot, tieteelliset menetelmät, tekoälyn (AI) ja data-analyysin arvon poimimiseksi tiedoista. Se sisältää tietojen valmistelun analysointia varten, mukaan lukien tietojen puhdistamisen, yhdistämisen ja käsittelyn edistyneen data-analyysin suorittamiseksi.

Tietotiede soveltuu eri toimialoille, ja se auttaa ratkaisemaan ongelmia ja löytämään lisää maailmankaikkeudesta. Terveysalalla datatiede auttaa lääkäreitä hyödyntämään menneisyyden dataa tehdessään päätöksiä esimerkiksi diagnoosista tai sairauden oikeasta hoidosta. Koulutussektoria ei jätetä ulkopuolelle, voit nyt ennustaa opiskelijoiden keskeyttämistä, kaikki tietotieteen ansiosta.

Pythonilla on yksinkertainen syntaksi

Mikä muu voi tehdä ohjelmoinnista paljon helpompaa kuin intuitiivinen syntaksi? Pythonissa tarvitset vain yhden rivin ensimmäisen ohjelman suorittamiseen: kirjoita tulosta ("Hei maailma!") ja juokse - se on niin helppoa.

Pythonilla on hyvin yksinkertainen syntaksi, ja se tekee ohjelmoinnista paljon helpompaa ja nopeampaa. Funktioita kirjoitettaessa ei tarvita kiharoita, puolipiste ei ole vihollisesi, eikä sinun tarvitse edes tuoda kirjastoja ennen peruskoodin kirjoittamista.

Tämä on yksi Pythonin etu muihin ohjelmointikieliin verrattuna. Sinulla on vähemmän taipumusta tehdä virheitä ja huomaat helposti vikoja.

Laaja yhteisö

Tietotiede on monimutkainen ala, jota et voi tehdä ilman apua. Python tarjoaa kaiken tarvitsemasi avun laajan yhteisönsä kautta. Aina kun jäät jumiin, selaa sitä ja vastauksesi odottaa sinua. Pinon ylivuoto on erittäin suosittu sivusto, jossa on kysymyksiä ja vastauksia ohjelmointiongelmiin.

Jos ongelmasi on uusi, mikä on harvinaista, voit esittää kysymyksiä ja ihmiset ovat valmiita antamaan vastauksia.

Python tarjoaa kaikki kirjastot

Tarvitset kipeästi vettä, ja sinulla on vain kaksi kuppia pöydällä. Toinen on neljäsosa täynnä vettä, kun taas toinen on melkein täynnä. Kantaisitko kuppia, jossa on paljon vettä, vai toista, vaikka molemmilla on vettä? Haluat kuljettaa kuppia, jossa on paljon vettä, koska tarvitset todella vettä. Tämä liittyy Pythoniin, se tarjoaa kaikki kirjastot, joita koskaan tarvitset datatieteeseen, et varmasti halua käyttää toista ohjelmointikieltä, jossa on vain muutama kirjasto.

Sinulla on loistava kokemus työskennellä näiden kirjastojen kanssa, koska niitä on todella helppo käyttää. Jos sinun on asennettava jokin kirjasto, etsi kirjaston nimi osoitteessa PyPI.org ja asenna kirjasto noudattamalla tämän artikkelin lopussa olevia ohjeita.

Aiheeseen liittyvä: Tietotiedekirjastot Pythonille jokaisen datatieteilijän tulisi käyttää

Numeerinen Python - NumPy

NumPy on yksi yleisimmin käytetyistä datatieteen kirjastoista. Sen avulla voit työskennellä numeeristen ja tieteellisten tehtävien kanssa Pythonissa. Tiedot esitetään taulukoilla tai listoilla, jotka voivat olla missä tahansa ulottuvuudessa: 1-ulotteinen (1D) taulukko, 2-ulotteinen (2D) taulukko, 3-ulotteinen (3D) taulukko ja niin edelleen.

Pandat

Pandas on myös suosittu tietotieteellinen kirjasto, jota käytetään tietojen valmisteluun, käsittelyyn ja visualisointiin. Pandasin avulla voit tuoda tietoja eri muodoissa, kuten CSV (pilkuilla erotetut arvot) tai TSV (sarkaimella erotetut arvot). Pandat toimivat kuten Matplotlib, koska sen avulla voit tehdä erilaisia ​​juonia. Toinen Pandasin hieno ominaisuus on, että sen avulla voit lukea SQL-kyselyitä. Joten jos olet muodostanut yhteyden tietokantaasi ja haluat kirjoittaa ja suorittaa SQL-kyselyitä Pythonissa, Pandas on loistava valinta.

Matplotlib ja Seaborn

Matplotlib on toinen mahtava Pythonin tarjoama kirjasto. Se on kehitetty MatLabin päälle - ohjelmointikielen, jota käytetään pääasiassa tieteellisiin ja visualisointitarkoituksiin. Matplotlib antaa sinun piirtää erilaisia ​​kaavioita vain muutamalla koodirivillä.

Voit piirtää kaavioita visualisoidaksesi mitä tahansa dataa, mikä auttaa sinua saamaan oivalluksia tiedoistasi tai antamaan sinulle paremman esityksen tiedoista. Muut kirjastot, kuten Pandas, Seaborn ja OpenCV, käyttävät myös Matplotlibiä kehittyneiden kaavioiden piirtämiseen.

Seaborn (ei Seaborne) on aivan kuten Matplotlib, vain siinä, että sinulla on enemmän vaihtoehtoja - antaa kaavioiden eri osille eri värejä tai sävyjä. Voit piirtää hienoja kaavioita ja mukauttaa ulkoasua tietojen esittämisen parantamiseksi.

Open Computer Vision - OpenCV

Ehkä haluat rakentaa optisen merkintunnistusjärjestelmän (OCR), asiakirjaskannerin tai kuvan suodatin, liiketunnistin, turvajärjestelmä tai jotain muuta tietokonenäkemiseen liittyvää, kannattaa kokeilla OpenCV. Tämän Pythonin tarjoaman hämmästyttävän ja ilmaisen kirjaston avulla voit rakentaa tietokonenäköjärjestelmiä vain muutaman koodirivin yli. Voit käsitellä kuvia, videoita tai jopa verkkokameran syötteitä ja ottaa käyttöön.

Scikit-learn - Sklearn

Scikit-learn on suosituin tietotekniikan koneoppimistehtäviin käytettävä kirjasto. Sklearn tarjoaa kaikki apuohjelmat, joita tarvitset tietojesi hyödyntämiseen ja koneoppimismallien rakentamiseen vain muutamalla koodirivillä.

On olemassa erilaisia ​​​​koneoppimistehtäviä, kuten lineaarinen regressio (yksinkertainen ja moninkertainen), logistinen regressio, k-lähimmät naapurit, naiivit lahdet, tukivektoriregressio, satunnainen metsäregressio, polynomiregressio, mukaan lukien luokittelu ja klusterointi tehtäviä.

Python on kuitenkin yksinkertainen syntaksinsa vuoksi; on työkaluja, jotka on suunniteltu erityisesti datatieteitä ajatellen. Jupyter-muistikirja on ensimmäinen työkalu, se on Anacondan rakentama kehitysympäristö Python-koodin kirjoittamiseen datatieteen tehtäviä varten. Voit kirjoittaa ja suorittaa välittömästi koodeja soluihin, ryhmitellä niitä tai jopa sisällyttää dokumentaatioon sen merkintäominaisuuden ansiosta.

Suosittu vaihtoehto on Google Colaboratory, joka tunnetaan myös nimellä Google Colab. Ne ovat samankaltaisia ​​ja niitä käytetään samaan tarkoitukseen, mutta Google Colabilla on enemmän etuja pilvituen ansiosta. Saat käyttöösi enemmän tilaa, eikä sinun tarvitse huolehtia tietokoneen tallennustilan täyttymisestä. Voit myös jakaa muistikirjasi, kirjautua sisään millä tahansa laitteella ja käyttää sitä tai jopa tallentaa muistikirjasi GitHubiin.

Kuinka asentaa mikä tahansa tietotiedekirjasto Pythonissa

Koska Python on jo asennettu tietokoneellesi, tämä vaiheittainen osio opastaa sinua minkä tahansa datatieteen kirjaston asentamisessa Windows-tietokoneellesi. NumPy asennetaan tässä tapauksessa, seuraa alla olevia ohjeita:

1. Lehdistö alkaa ja kirjoita cmd. Napsauta tulosta hiiren kakkospainikkeella ja valitse Suorita järjestelmänvalvojana.

1. Tarvitset PIP: n Python-kirjastojen asentamiseen PyPistä. Jos sinulla on jo, voit ohittaa tämän vaiheen. jos ei, niin lue kuinka PIP asennetaan tietokoneellesi.
2. Tyyppi pip asennus numpy ja paina Tulla sisään juosta. Tämä prosessi asentaa NumPyn tietokoneellesi ja voit nyt tuoda NumPyn ja käyttää sitä tietokoneessasi. Tämän prosessin pitäisi näyttää samanlaiselta kuin alla oleva kuvakaappaus, älä huomioi varoitusta ja tyhjiä välilyöntejä. (Jos käytät Linuxia tai macOS: ää, avaa pääte ja kirjoita pip asennus komento).

On aika käyttää Python-tietotekniikkaa

Muiden ohjelmointikielten, kuten R, C++ ja Java, joukossa; Python on paras tietotieteessä. Tämä opetusohjelma on opastanut sinut läpi, miksi Python on niin suosittu datatieteessä. Tiedät nyt, mitä Python tarjoaa ja miksi suuret yritykset, kuten Google, Meta, NASA, Tesla jne., käyttävät Pythonia.

Onnistuiko tämä opetusohjelma vakuuttamaan sinut siitä, että Python pysyy parhaana tietotekniikan ohjelmointikielenä? Jos kyllä, jatka ja rakenna mukavia datatieteen projekteja; auttaa helpottamaan elämää.

Kuinka tuoda Excel-tietoja Python-skripteihin Pandasin avulla

Edistyneeseen data-analyysiin Python on parempi kuin Excel. Näin voit tuoda Excel-tietosi Python-skriptiin Pandasin avulla!

Lue Seuraava

Kirjailijasta