Zakaj je Python priljubljen za znanost o podatkih?

Python je priljubljen programski jezik na visoki ravni, ki se uporablja predvsem za znanost o podatkih, avtomatizacijo, spletni razvoj in umetno inteligenco. Je programski jezik splošnega namena, ki podpira funkcionalno programiranje, objektno usmerjeno programiranje in proceduralno programiranje. Z leti je znano, da je Python najboljši programski jezik za znanost o podatkih, velika tehnološka podjetja pa ga običajno uporabljajo za naloge podatkovne znanosti.

V tej vadnici boste izvedeli, zakaj je Python tako priljubljen za znanost o podatkih in zakaj bo ostal priljubljen tudi v prihodnosti.

Za kaj se lahko uporablja Python?

Kot smo že omenili, je Python programski jezik splošnega namena, kar pomeni, da ga je mogoče uporabiti za skoraj vse.

Ena od pogostih aplikacij Pythona pri spletnem razvoju je, da se Django ali Flask uporabljata kot ozadja za spletno mesto. Na primer, zaledna stran Instagrama deluje na Djangu in je ena največjih uvedb Djanga.

Python lahko uporabite tudi za razvoj iger s Pygame, Kivy, Arcade itd.; čeprav se redko uporablja. Razvoj mobilnih aplikacij ni izpuščen, Python ponuja številne knjižnice za razvoj aplikacij, kot sta Kivy in KivyMD, ki jih lahko uporabite za razvoj večplatformskih aplikacij; in številne druge knjižnice, kot so Tkinter, PyQt itd.

Glavna tema te vadnice je uporaba Pythona v znanosti o podatkih. Python se je izkazal kot najboljši programski jezik za znanost o podatkih in v tej vadnici boste vedeli, zakaj.

Kaj je znanost o podatkih?

Po navedbah Oracle, znanost o podatkih združuje več področij, vključno s statistiko, znanstvenimi metodami, umetno inteligenco (AI) in analizo podatkov, da pridobi vrednost iz podatkov. Vključuje pripravo podatkov za analizo, vključno s čiščenjem, združevanjem in manipuliranjem podatkov za izvedbo napredne analize podatkov.

Podatkovna znanost je uporabna v različnih panogah in pomaga pri reševanju težav in odkrivanju več o vesolju. V zdravstveni industriji znanost o podatkih pomaga zdravnikom uporabiti pretekle podatke pri sprejemanju odločitev, na primer pri diagnozi ali pravilnem zdravljenju bolezni. Izobraževalni sektor ni izpuščen, zdaj lahko predvidevate, da bodo učenci opustili šolanje, vse po zaslugi podatkovne znanosti.

Python ima preprosto sintakso

Kaj drugega lahko olajša programiranje kot intuitivna sintaksa? V Pythonu potrebujete samo eno vrstico za zagon svojega prvega programa: preprosto vnesite print ("Pozdravljeni svet!") in teči - tako enostavno je.

Python ima zelo preprosto sintakso in omogoča veliko lažje in hitrejše programiranje. Pri pisanju funkcij ni potrebe po kodrastih oklepajih, noben podpičje ni vaš sovražnik in niti vam ni treba uvažati knjižnic, preden napišete osnovno kodo.

To je ena od prednosti, ki jih ima Python pred drugimi programskimi jeziki. Imate manj nagnjenj k napakam in zlahka opazite napake.

Široka skupnost

Znanost o podatkih je eno zapleteno področje, ki ga ne morete opraviti brez pomoči. Python ponuja vso pomoč, ki jo potrebujete, prek svoje široke skupnosti. Kadarkoli se zataknete, le pobrskajte po njem in vaš odgovor vas čaka. Preobremenitev je zelo priljubljena spletna stran, kjer se objavljajo vprašanja in odgovori na težave s programiranjem.

Če je vaša težava nova, kar je redko, lahko postavljate vprašanja in ljudje bodo pripravljeni dati odgovore.

Python ponuja vse knjižnice

Nujno potrebujete vodo, na mizi pa imate samo dve skodelici. Ena je do četrtine napolnjena z vodo, druga pa je skoraj polna. Bi nosil skodelico z veliko vode ali drugo, čeprav imata oba vodo? Želeli bi nositi skodelico, ki vsebuje veliko vode, ker res potrebujete vodo. To je povezano s Pythonom, ponuja vse knjižnice, ki bi jih kdaj potrebovali za znanost o podatkih, zagotovo ne bi želeli uporabljati drugega programskega jezika z le nekaj knjižnicami.

Pri delu s temi knjižnicami boste imeli odlično izkušnjo, saj so zelo enostavne za uporabo. Če morate namestiti katero koli knjižnico, poiščite ime knjižnice na PyPI.org in sledite navodilom proti koncu tega članka za namestitev knjižnice.

Povezano: Knjižnice podatkovne znanosti za Python, ki bi jih moral uporabljati vsak podatkovni znanstvenik

Numerični Python - NumPy

NumPy je ena najpogosteje uporabljenih knjižnic podatkovnih znanosti. Omogoča vam delo s številčnimi in znanstvenimi nalogami v Pythonu. Podatki so predstavljeni z nizi ali tem, kar lahko imenujete seznami, ki so lahko v kateri koli dimenziji: 1-dimenzionalni (1D) niz, 2-dimenzionalni (2D) niz, 3-dimenzionalni (3D) niz itd.

Pande

Pandas je tudi priljubljena knjižnica podatkovnih znanosti, ki se uporablja pri pripravi podatkov, obdelavi podatkov, vizualizaciji podatkov. S Pandas lahko uvozite podatke v različnih oblikah, kot sta CSV (vrednosti, ločene z vejico) ali TSV (vrednosti, ločene s tabulatorjem). Pandas deluje kot Matplotlib, ker vam omogoča izdelavo različnih vrst risb. Druga odlična funkcija, ki jo ponuja Panda, je, da vam omogoča branje poizvedb SQL. Torej, če ste se povezali s svojo bazo podatkov in želite pisati in izvajati poizvedbe SQL v Pythonu, je Pandas odlična izbira.

Matplotlib in Seaborn

Matplotlib je še ena odlična knjižnica, ki jo ponuja Python. Razvit je bil na podlagi MatLaba - programskega jezika, ki se uporablja predvsem za znanstvene in vizualizacijske namene. Matplotlib vam omogoča risanje različnih vrst grafov z le nekaj vrsticami kode.

Narišete lahko grafe za vizualizacijo vseh podatkov, ki vam pomagajo pridobiti vpogled iz vaših podatkov ali vam dajejo boljšo predstavitev podatkov. Druge knjižnice, kot so Pandas, Seaborn in OpenCV, uporabljajo tudi Matplotlib za risanje izpopolnjenih grafov.

Seaborn (ne Seaborne) je tako kot Matplotlib, le da imate več možnosti - da različnim delom vaših grafov date različne barve ali odtenke. Narišete lahko lepe grafe in prilagodite videz, da izboljšate predstavitev podatkov.

Open Computer Vision - OpenCV

Morda želite zgraditi sistem za optično prepoznavanje znakov (OCR), optični bralnik dokumentov, sliko filter, senzor gibanja, varnostni sistem ali karkoli drugega v zvezi z računalniškim vidom, poskusite OpenCV. Ta neverjetna in brezplačna knjižnica, ki jo ponuja Python, vam omogoča gradnjo sistemov računalniškega vida v samo nekaj vrsticah kode. Delate lahko s slikami, videoposnetki ali celo s svojim virom spletne kamere in jih namestite.

Scikit-learn - Sklearn

Scikit-learn je najbolj priljubljena knjižnica, ki se uporablja posebej za naloge strojnega učenja v znanosti o podatkih. Sklearn ponuja vse pripomočke, ki jih potrebujete za uporabo vaših podatkov in gradnjo modelov strojnega učenja v samo nekaj vrsticah kode.

Obstajajo različne naloge strojnega učenja, kot so linearna regresija (enostavna in večkratna), logistična regresija, k-najbližji sosedi, naivni zalivi, regresija podpornega vektorja, naključna regresija gozdov, polinomska regresija, vključno s klasifikacijo in združevanjem v skupine naloge.

Čeprav je Python preprost zaradi svoje sintakse; obstajajo orodja, ki so bila posebej zasnovana z mislijo na znanost o podatkih. Jupyter notebook je prvo orodje, je razvojno okolje, ki ga je zgradila Anaconda, za pisanje kode Python za naloge podatkovne znanosti. Kode lahko napišete in takoj zaženete v celicah, jih razvrstite v skupine ali celo vključite dokumentacijo, kot zagotavlja njena zmožnost zmanjšanja vrednosti.

Priljubljena alternativa je Google Colaboratory, znan tudi kot Google Colab. So podobni in se uporabljajo za enak namen, vendar ima Google Colab več prednosti zaradi podpore v oblaku. Imate dostop do več prostora in vam ni treba skrbeti, da se pomnilnik v računalniku napolni. Prav tako lahko delite svoje zvezke, se prijavite v kateri koli napravi in ​​dostopate do nje ali celo shranite svoj zvezek v GitHub.

Kako namestiti katero koli knjižnico podatkovnih znanosti v Pythonu

Glede na to, da imate v računalniku že nameščen Python, vas bo ta razdelek po korakih vodil skozi namestitev katere koli knjižnice podatkovnih znanosti v računalniku Windows. NumPy bo v tem primeru nameščen, sledite spodnjim korakom:

1. Pritisnite Začni in tip cmd. Z desno tipko miške kliknite rezultat in izberite Zaženi kot skrbnik.

1. PIP potrebujete za namestitev knjižnic Python iz PyPi. Če že imate, lahko ta korak preskočite; če ne, prosim preberite kako namestiti PIP na vaš računalnik.
2. Vrsta pip install numpy in pritisnite Vnesite teči. Ta postopek bo namestil NumPy v vaš računalnik in zdaj lahko uvozite in uporabljate NumPy v vašem računalniku. Ta postopek bi moral biti podoben spodnjemu posnetku zaslona, ​​​​prezrite opozorilo in prazne presledke. (Če uporabljate Linux ali macOS, preprosto odprite terminal in vnesite pip namestitev ukaz).

Čas je, da uporabite Python za znanost o podatkih

Med drugimi programskimi jeziki, kot so R, C++ in Java; Python je najboljši za znanost o podatkih. Ta vadnica vas je vodila skozi zakaj je Python tako priljubljen za znanost o podatkih. Zdaj veste, kaj ponuja Python in zakaj velika podjetja, kot so Google, Meta, NASA, Tesla itd., uporabljajo Python.

Ali vas je ta vadnica uspela prepričati, da bo Python ostal najboljši programski jezik za znanost o podatkih? Če je odgovor pritrdilen, nadaljujte in gradite lepe projekte podatkovne znanosti; pomagati olajšati življenje.

Kako uvoziti podatke Excela v skripte Python s pomočjo Pandas

Za napredno analizo podatkov je Python boljši od Excela. Tukaj je opisano, kako uvozite svoje Excelove podatke v skript Python s pomočjo Pandas!

Preberite Naprej

O avtorju