5 adattudományi könyvtár a Python számára, amelyet minden adatkutatónak használnia kell

A Python, mint nyelv, az óra szükségletévé vált. A webhelyek felépítésétől, kezelésétől és automatizálásától kezdve az adatok elemzéséig és vitázásáig mindent megtesz. Legigazibb funkciói akkor kerülnek előtérbe, amikor az adatelemzők, adatmérnökök és adattudósok megbíznak a Pythonban, hogy teljesítse az adatokra vonatkozó ajánlatokat.

A Python neve az adattudomány szinonimájává vált, mivel széles körben használják a növekvő adatűrlapok kezelésére és betekintésre.

Könyvtársorozata csak a jéghegy csúcsa; sok adattudós kezdi használni a rendelkezésre álló könyvtárakat egyetlen gombnyomással.

Hogyan segíthetnek a Python könyvtárai az adattudományban?

A Python egy sokoldalú, sokoldalú programozási nyelv, amely továbbra is megnyugtatja az embereket egyszerűen használható szintaxis, a célspecifikus könyvtárak hatalmas tömbje és az analitikailag vezérelt könyvtárak kiterjedt listája funkciókat.

A legtöbb Python-könyvtár hasznos részletes elemzések, vizualizációk, numerikus számítások és még gépi tanulás végrehajtására is. Mivel az adattudomány az adatelemzésről és a tudományos számítástechnikáról szól, a Python új otthont talált magának a kebelében.

Néhány legjobb adattudományi könyvtár a következőket tartalmazza:

• Pandák
• NumPy
• Scikit-Learn
• Matplotlib
• Tengeren született

Beszéljük meg az egyes könyvtárakat, hogy megtudjuk, mit kínálnak az egyes lehetőségek a kezdő adattudósoknak.

Összefüggő: Gépi tanulási projektötletek kezdőknek

1. Pandák

A Python Data Analysis Library vagy a Pandas valószínűleg az egyik leggyakrabban használt könyvtár a Pythonban. Rugalmassága, mozgékonysága és számos funkciója a Python egyik legkedveltebb könyvtárává tették.

Mivel az adattudomány az adatok bonyolításával, dörömbölésével és elemzésével kezdődik, a Pandas könyvtár támogató kezet nyújt, hogy funkcióit még hasznosabbá tegye. A könyvtár az adatok olvasásáról, manipulálásáról, összesítéséről és megjelenítéséről szól, és mindent könnyen érthető formátumba konvertál.

CSV, TSV vagy akár SQL adatbázisokat is csatlakoztathat, és adatkeretet hozhat létre a Pandákkal. Egy adatkeret viszonylag szimmetrikus egy statisztikai szoftvertáblázathoz vagy akár egy Excel-táblázathoz.

Pandák dióhéjban

Íme néhány dolog, amelyek dióhéjban felölelik a Panda funkciókat:

• Az adatkeret(ek)en belüli adatforrások indexelése, manipulálása, átnevezése, rendezése és egyesítése
• Könnyen hozzáadhat, frissíthet vagy törölhet oszlopokat egy adatkeretből
• Hiányzó fájlok hozzárendelése, hiányzó adatok vagy NAN-ok kezelése
• Ábrázolja adatkeret-információit hisztogramokkal és dobozdiagramokkal

Röviden, a Pandas könyvtár képezi azt az alapot, amelyen a Python adattudományi koncepcióinak lényege nyugszik.

Összefüggő: Panda műveletek kezdőknek

2. NumPy

Ahogy a név találóan magába foglalja, a NumPy-t széles körben használják tömb-feldolgozó könyvtárként. Mivel többdimenziós tömbobjektumokat képes kezelni, többdimenziós adatkiértékelések tárolójaként használják.

A NumPy-könyvtárak egy sor elemből állnak, amelyek mindegyike azonos adattípusú. Ideális esetben pozitív egész számok sora választja el ezeket az adattípusokat. A méretek ún tengelyek, míg a tengelyek száma ún rangok. A NumPy tömbje a következő kategóriába sorolható ndarray.

Ha különféle statisztikai számításokat kell végrehajtania, vagy különböző matematikai műveleteken kell dolgoznia, a NumPy lesz az első választása. Amikor elkezd dolgozni a tömbökkel Pythonban, rá fog jönni, hogy a számításai milyen jól működnek, és az egész folyamat zökkenőmentesen megy, mivel a kiértékelési idő jelentősen lecsökken.

Mit lehet csinálni a NumPy-val?

A NumPy minden adattudós barátja, egyszerűen a következő okok miatt:

• Végezze el az alapvető tömbműveleteket, mint például a tömbök összeadása, kivonása, szeletelése, lapítása, indexelése és átformálása
• Használjon tömböket a speciális eljárásokhoz, beleértve a halmozást, felosztást és sugárzást
• Lineáris algebra és DateTime műveletek használata
• Gyakorolja a Python statisztikai képességeit a NumPy függvényekkel, mindezt egyetlen könyvtárral

Összefüggő: NumPy műveletek kezdőknek

3. Scikit-Learn

A gépi tanulás az adattudósok életének szerves része, különösen azért, mert úgy tűnik, hogy az automatizálás szinte minden formája a gépi tanulás hatékonyságából származik.

A Scikit-Learn gyakorlatilag a Python natív gépi tanulási könyvtára, amely a következő algoritmusokat kínálja az adatkutatóknak:

• SVM-ek
• Véletlen erdők
• A K-csoportosulást jelent
• Spektrális klaszterezés
• Átlagos eltolódás, és
• Keresztellenőrzés

Valójában a SciPy, a NumPy és más kapcsolódó tudományos csomagok a Pythonon belül olyan következtetéseket vonnak le, mint a Scikit-Learn. Ha a felügyelt és nem felügyelt tanulási algoritmusok Python árnyalataival dolgozik, forduljon a Scikit-Learnhez.

Merüljön el a felügyelt tanulási modellek világában, beleértve a Naive Bayes-t, vagy elégítse ki a címkézetlen adatok csoportosítását a KMeans segítségével; a választás a tiéd.

Mit tehetsz a Scikit-Learn segítségével?

A SciKit-Learn egy teljesen más labdajáték, mivel funkciói egészen más, mint a többi Python-könyvtáré.

Íme, mit tehet ezzel a Scikit-Learn-lel

• Osztályozás
• Klaszterezés
• Regresszió
• Méretcsökkentés
• Modell kiválasztása
• Adatok előfeldolgozása

Mivel a vita eltávolodott az adatok importálásától és manipulálásától, elengedhetetlen megjegyezni, hogy a Scikit-Learn modellek adatok és nem manipulálni bármilyen formában. Az ezekből az algoritmusokból levont következtetések a gépi tanulási modellek fontos aspektusát képezik.

4. Matplotlib

A vizualizációk elfoglalhatják az adathelyeket, segíthetnek történetek, 2D-s figurák létrehozásában, és cselekményeket alkalmazásokba ágyazhatnak, mindezt a Matplotlib könyvtárral. Az adatok megjelenítése különböző formákban lehet, kezdve a hisztogramoktól, szórványdiagramoktól, oszlopdiagramoktól, területi diagramoktól és még kördiagramoktól is.

Minden ábrázolási lehetőségnek megvan a maga egyedi relevanciája, ezáltal az adatvizualizáció egész ötlete egy fokozatot emel.

Ezenkívül a Matplotlib könyvtár segítségével a következő formájú diagramokat hozhatja létre adataival:

• Kördiagramok
• Stem parcellák
• Kontúrrajzok
• Tegez telkek
• Spektrogramok

5. Tengeren született

A Seaborn egy másik adatvizualizációs könyvtár a Pythonban. A lényeges kérdés azonban az, hogy miben különbözik a Seaborn a Matplotlibtől? Annak ellenére, hogy mindkét csomagot adatvizualizációs csomagként forgalmazzák, a tényleges különbség a két könyvtárral végrehajtható vizualizációk típusában rejlik.

Kezdetben a Matplotlib segítségével csak alaprajzokat hozhat létre, beleértve a sávokat, vonalakat, területeket, szórványokat stb. A Seaborn esetében azonban a vizualizációk szintje feljebb kerül, mivel sokféle vizualizációt hozhat létre kisebb bonyolultsággal és kevesebb szintaxissal.

Más szóval, dolgozhat vizualizációs készségein, és fejlesztheti azokat a feladat követelményei alapján a Seaborn segítségével.

Hogyan segít a Seaborn?

• Határozza meg a különböző változók közötti kapcsolatokat az összefüggés megállapításához
• Aggregált statisztikák kiszámítása kategorikus változókkal
• Rajzoljon lineáris regressziós modelleket a függő változók és kapcsolataik fejlesztéséhez
• A magas szintű absztrakciók levezetéséhez rajzoljon több rajzos rácsot

Összefüggő: Hogyan tanuljuk meg a Python-t ingyen

Okos munka Python könyvtárakkal

A Python nyílt forráskódú természete és csomagvezérelt hatékonysága nagyban segíti az adattudósokat abban, hogy adataikkal különféle funkciókat hajtsanak végre. Az importálástól és elemzéstől kezdve a vizualizációkig és a gépi tanulási adaptációkig minden programozótípus számára talál valamit.

7 létfontosságú parancs a Python használatának megkezdéséhez kezdőknek

Szeretne megtanulni Python nyelvet, de nem tudja, hol kezdje? Kezdje programozási útját azzal, hogy először megtanulja ezeket az alapvető parancsokat.

Olvassa el a következőt

A szerzőről