5 knjižnic podatkovne znanosti za Python, ki bi jih moral uporabljati vsak podatkovni znanstvenik

Python je kot jezik postal potreba časa. Opravlja vse, od gradnje, upravljanja in avtomatizacije spletnih mest do analize in prerekanja podatkov. Njegove najbolj resnične funkcionalnosti pridejo do izraza, ko analitiki podatkov, podatkovni inženirji in podatkovni znanstveniki zaupajo Pythonu, da izvaja njihove ponudbe za podatke.

Pythonovo ime je postalo sinonim za znanost o podatkih, saj se v veliki meri uporablja za upravljanje in črpanje vpogledov iz rastočih podatkovnih obrazcev.

Njena serija knjižnic je le vrh ledene gore; mnogi podatkovni znanstveniki začenjajo uporabljati razpoložljive knjižnice s klikom na gumb.

Kako lahko Pythonove knjižnice pomagajo pri znanosti o podatkih?

Python je vsestranski, večplasten programski jezik, ki še naprej navdušuje ljudi s svojim sintaksa, ki je enostavna za uporabo, širok nabor knjižnic za posebne namene in obsežen seznam analitičnih funkcionalnosti.

Večina knjižnic Python je priročna za izvajanje podrobne analitike, vizualizacij, numeričnega računanja in celo strojnega učenja. Ker je znanost o podatkih zgolj analiza podatkov in znanstveno računalništvo, je Python v svojih naročjih našel nov dom zase.

Nekatere najboljše knjižnice podatkovne znanosti vključujejo:

• Pande
• NumPy
• Scikit-Learn
• Matplotlib
• Seaborn

Razpravljajmo o vsaki knjižnici, da vidimo, kaj vsaka možnost ponuja nadobudnim podatkovnim znanstvenikom.

Povezano: Ideje projektov strojnega učenja za začetnike

1. Pande

Knjižnica za analizo podatkov Python ali Pandas je verjetno ena najpogostejših knjižnic, ki se uporabljajo v Pythonu. Zaradi njegove prilagodljivosti, okretnosti in niza funkcij je postala ena izmed najbolj priljubljenih knjižnic v Pythonu.

Ker se znanost o podatkih začne s pregovarjanjem podatkov, razvrščanjem in analizo, knjižnica Pandas nudi podporo, da bo njene funkcionalnosti še bolj koristne. Knjižnica je namenjena branju, manipuliranju, združevanju in vizualizaciji podatkov ter pretvorbi vsega v format, ki je lahko razumljiv.

Lahko povežete baze podatkov CSV, TSV ali celo SQL in ustvarite podatkovni okvir s Pandas. Podatkovni okvir je relativno simetričen s statistično programsko tabelo ali celo preglednico Excel.

Pande na kratko

Tukaj je nekaj stvari, ki na kratko zajemajo funkcije Pande:

• Indeksirajte, manipulirajte, preimenujte, razvrstite in združite vire podatkov v podatkovnih okvirih (-ih)
• Z lahkoto lahko dodajate, posodabljate ali brišete stolpce iz podatkovnega okvirja
• Dodeli manjkajoče datoteke, obravnava manjkajoče podatke ali NAN
• Narišite podatke o vašem podatkovnem okviru s histogrami in okvirji

Skratka, knjižnica Pandas tvori osnovo, na kateri temelji samo bistvo Pythonovih konceptov podatkovne znanosti.

Povezano: Operacije Pande za začetnike

2. NumPy

Kot je ime primerno zajeto, se NumPy pogosto uporablja kot knjižnica za obdelavo matrik. Ker lahko upravlja večdimenzionalne objekte niza, se uporablja kot vsebnik za vrednotenje večdimenzionalnih podatkov.

Knjižnice NumPy so sestavljene iz niza elementov, od katerih je vsak istega podatkovnega tipa. Nabor pozitivnih celih števil idealno ločuje te vrste podatkov. Dimenzije so znane kot osi, medtem ko je število osi znano kot uvršča. Niz v NumPy je kategoriziran kot ndarray.

Če morate izvajati različne statistične izračune ali delati na različnih matematičnih operacijah, bo NumPy vaša prva izbira. Ko začnete delati z nizi v Pythonu, boste spoznali, kako dobro delujejo vaši izračuni, celoten postopek pa je brezhiben, saj se čas vrednotenja znatno zmanjša.

Kaj lahko storite z NumPy?

NumPy je prijatelj vsakega podatkovnega znanstvenika, preprosto zaradi naslednjih razlogov:

• Izvajajte osnovne operacije matrik, kot so dodajanje, odštevanje, rezanje, izravnavanje, indeksiranje in preoblikovanje matrik
• Uporabite matrike za napredne postopke, vključno z zlaganjem, delitvijo in oddajanjem
• Delo z linearno algebro in operacijami DateTime
• Izkoristite statistične zmogljivosti Pythona s funkcijami NumPy, vse z eno samo knjižnico

Povezano: Operacije NumPy za začetnike

3. Scikit-Learn

Strojno učenje je sestavni del življenja znanstvenika s podatki, še posebej, ker se zdi, da skoraj vse oblike avtomatizacije svoje osnove izhajajo iz učinkovitosti strojnega učenja.

Scikit-Learn je dejansko Pythonova izvorna knjižnica strojnega učenja, ki podatkovnim znanstvenikom ponuja naslednje algoritme:

• SVM
• Naključni gozdovi
• K-pomeni združevanje v skupine
• Spektralno združevanje
• Povprečni premik in
• Navzkrižno preverjanje

SciPy, NumPy in drugi sorodni znanstveni paketi v Pythonu dejansko izhajajo iz takšnih, kot je Scikit-Learn. Če delate s Pythonovimi odtenki algoritmov za nadzorovano in nenadzorovano učenje, se obrnite na Scikit-Learn.

Potopite se v svet modelov nadzorovanega učenja, vključno z Naive Bayesom, ali se zadovoljite z združevanjem neoznačenih podatkov v skupine s KMeans; izbira je vaša.

Kaj lahko storite s Scikit-Learn?

SciKit-Learn je popolnoma drugačna igra z žogo, saj se njene lastnosti precej razlikujejo od ostalih knjižnic s Pythonom.

Tukaj je, kaj lahko storite s tem Scikit-Learn

• Razvrstitev
• Združevanje v skupine
• Regresija
• Zmanjšanje dimenzij
• Izbira modela
• Predobdelava podatkov

Ker se je razprava oddaljila od uvoza in manipulacije podatkov, je bistveno omeniti, da Scikit-Learn modeli podatkov in ne manipulirati v kakršni koli obliki. Sklepi, pridobljeni iz teh algoritmov, so pomemben vidik modelov strojnega učenja.

4. Matplotlib

Vizualizacije lahko zavzamejo vaša podatkovna mesta, vam pomagajo ustvariti zgodbe, 2D slike in vdelati risbe v aplikacije, vse s knjižnico Matplotlib. Vizualizacija podatkov je lahko v različnih oblikah, od histogramov, razpršenih grafov, črtnih grafov, ploskev in celo tortnih grafov.

Vsaka možnost izrisa ima svoj edinstven pomen, s čimer se celotna ideja vizualizacije podatkov dvigne navzgor.

Poleg tega lahko s knjižnico Matplotlib ustvarite naslednje oblike grafikonov s svojimi podatki:

• Tortni grafikoni
• Stebelne parcele
• Konturne ploskve
• Quiver parcele
• Spektrogrami

5. Seaborn

Seaborn je še ena knjižnica za vizualizacijo podatkov v Pythonu. Vendar pa je ustrezno vprašanje, kako se Seaborn razlikuje od Matplotliba? Čeprav se oba paketa tržita kot paketa za vizualizacijo podatkov, je dejanska razlika v vrsti vizualizacij, ki jih lahko izvajate s tema dvema knjižnicama.

Za začetek lahko z Matplotlibom ustvarite samo osnovne risbe, vključno s palicami, črtami, območji, razpršenimi itd. Vendar pa je pri Seabornu raven vizualizacij zavzeta, saj lahko ustvarite različne vizualizacije z manj zapletenostjo in manj sintaksami.

Z drugimi besedami, lahko delate na svojih vizualizacijskih veščinah in jih razvijate na podlagi zahtev glede nalog s Seabornom.

Kako vam Seaborn pomaga?

• Določite svoje odnose med različnimi spremenljivkami, da vzpostavite korelacijo
• Izračunajte agregatno statistiko s kategoričnimi spremenljivkami
• Narišite modele linearne regresije za razvoj odvisnih spremenljivk in njihovih razmerij
• Narišite mreže z več risbami, da izpeljete abstrakcije na visoki ravni

Povezano: Kako se naučiti Python brezplačno

Pametno delo s knjižnicami Python

Pythonova odprtokodna narava in učinkovitosti, ki jih poganjajo paketi, v veliki meri pomagajo podatkovnim znanstvenikom pri izvajanju različnih funkcij s svojimi podatki. Od uvoza in analize do vizualizacij in prilagoditev strojnega učenja je za vsako vrsto programerja nekaj malega.

7 ključnih ukazov za začetek uporabe Pythona za začetnike

Se želite naučiti Pythona, vendar ne veste, kje začeti? Začnite svojo programsko pot tako, da se najprej naučite teh osnovnih ukazov.

Preberite Naprej

O avtorju