Miért népszerű a Python az adattudományban?

A Python egy népszerű magas szintű programozási nyelv, amelyet főként adattudományhoz, automatizáláshoz, webfejlesztéshez és mesterséges intelligenciához használnak. Ez egy általános célú programozási nyelv, amely támogatja a funkcionális programozást, az objektum-orientált programozást és az eljárási programozást. Az évek során a Python az adattudomány legjobb programozási nyelve, és a nagy technológiai cégek gyakran használják adattudományi feladatokhoz.

Ebből az oktatóanyagból megtudhatja, miért olyan népszerű a Python az adattudományban, és miért marad népszerű a jövőben.

Mire használható a Python?

Mint korábban említettük, a Python egy általános célú programozási nyelv, ami azt jelenti, hogy szinte mindenre használható.

A Python egyik gyakori alkalmazása a webfejlesztésben az, hogy a Django-t vagy a Flask-ot egy webhely háttérprogramjaként használják. Például az Instagram háttérrendszere a Django-n fut, és ez a Django egyik legnagyobb telepítése.

A Python-t játékfejlesztéshez is használhatja Pygame, Kivy, Arcade stb. bár ritkán használják. A mobilalkalmazások fejlesztése sem marad el, a Python számos alkalmazásfejlesztő könyvtárat kínál, például a Kivy-t és a KivyMD-t, amelyeket többplatformos alkalmazások fejlesztésére használhat; és sok más könyvtár, mint a Tkinter, PyQt stb.

Ennek az oktatóanyagnak a fő része a Python alkalmazása az adattudományban. A Python bizonyítottan a legjobb programozási nyelv a Data Science számára, és ebből az oktatóanyagból megtudhatja, miért.

Mi az adattudomány?

Alapján JóslatAz adattudomány több területet egyesít, beleértve a statisztikát, a tudományos módszereket, a mesterséges intelligenciát (AI) és az adatelemzést, hogy értéket vonjon ki az adatokból. Magában foglalja az adatok elemzésre történő előkészítését, beleértve az adatok tisztítását, összesítését és kezelését a fejlett adatelemzés végrehajtásához.

Az adattudomány különböző iparágakban alkalmazható, és segít megoldani a problémákat, és többet megtudni az univerzumról. Az egészségügyi ágazatban az adattudomány segít az orvosoknak a múltbeli adatok felhasználásában döntések meghozatalában, például a diagnózis felállításában vagy a betegség megfelelő kezelésében. Az oktatási szektor sem marad ki, most már megjósolható az iskolai lemorzsolódás, mindezt az adattudománynak köszönhetően.

A Pythonnak egyszerű szintaxisa van

Mi más teheti sokkal könnyebbé a programozást, mint az intuitív szintaxis? A Pythonban egyetlen sorra van szüksége az első program futtatásához: egyszerűen írja be print ("Hello World!") és fuss – ilyen egyszerű.

A Python nagyon egyszerű szintaxissal rendelkezik, és sokkal könnyebbé és gyorsabbá teszi a programozást. Függvények írásakor nincs szükség kapcsos zárójelekre, a pontosvessző sem az ellensége, és még csak nem is kell könyvtárakat importálnia az alapkód írása előtt.

Ez a Python egyik előnye a többi programozási nyelvhez képest. Kevésbé hajlamos hibázni, és könnyen észreveszi a hibákat.

Széles Közösség

Az adattudomány egy olyan összetett terület, amelyet nem tudsz megtenni segítség nélkül. A Python széles közösségén keresztül minden szükséges segítséget kínál. Ha elakad, csak böngésszen, és a válasz vár rád. Stack Overflow egy nagyon népszerű webhely, ahol kérdéseket és válaszokat tesznek közzé programozási problémákkal kapcsolatban.

Ha a problémája új, ami ritka, akkor kérdéseket tehet fel, és az emberek hajlandóak válaszolni.

A Python az összes könyvtárat kínálja

Nagy szüksége van vízre, és csak két csésze van az asztalon. Az egyik negyede tele van vízzel, míg a másik majdnem tele. A poharat sok vízzel vinnéd, vagy a másikat, bár mindkettőnek van vize? Szeretnéd vinni a sok vizet tartalmazó poharat, mert nagyon szükséged van vízre. Ez a Pythonhoz kapcsolódik, minden olyan könyvtárat kínál, amelyre valaha is szüksége lehet az adattudományhoz, és biztosan nem szeretne más programozási nyelvet használni, ha csak néhány könyvtár áll rendelkezésre.

Nagyszerű élményben lesz része ezekkel a könyvtárakkal, mert nagyon könnyen használhatóak. Ha bármilyen könyvtárat kell telepítenie, keresse meg a könyvtár nevét a címen PyPI.org és kövesse a cikk végén található utasításokat a könyvtár telepítéséhez.

Összefüggő: Adattudományi könyvtárak Pythonhoz, amelyet minden adatkutatónak használnia kell

Numerikus Python - NumPy

A NumPy az egyik leggyakrabban használt adattudományi könyvtár. Lehetővé teszi, hogy Pythonban numerikus és tudományos feladatokkal dolgozzon. Az adatok tömbök vagy listák segítségével vannak ábrázolva, amelyek bármilyen dimenzióban lehetnek: 1-dimenziós (1D) tömb, 2-dimenziós (2D) tömb, 3-dimenziós (3D) tömb stb.

Pandák

A Pandas egy népszerű adattudományi könyvtár is, amelyet adat-előkészítésben, adatfeldolgozásban, adatvizualizációban használnak. A Pandákkal különböző formátumokban importálhat adatokat, például CSV (vesszővel elválasztott értékek) vagy TSV (tabulátorral elválasztott értékek) formátumban. A Pandák úgy működnek, mint a Matplotlib, mert lehetővé teszi különböző típusú tervek készítését. A Pandas másik nagyszerű funkciója, hogy lehetővé teszi az SQL-lekérdezések olvasását. Tehát, ha csatlakozott az adatbázisához, és SQL-lekérdezéseket szeretne írni és futtatni Pythonban, a Pandas nagyszerű választás.

Matplotlib és Seaborn

A Matplotlib egy másik fantasztikus könyvtár, amelyet a Python kínál. A MatLab – egy főként tudományos és vizualizációs célokra használt programozási nyelv – tetején fejlesztették ki. A Matplotlib lehetővé teszi különféle grafikonok ábrázolását néhány sornyi kóddal.

Grafikonokat készíthet bármilyen adat megjelenítéséhez, így segítve az adatokból való betekintést, vagy az adatok jobb megjelenítését. Más könyvtárak, például a Pandas, a Seaborn és az OpenCV szintén a Matplotlib-et használják kifinomult grafikonok ábrázolására.

A Seaborn (nem a Seaborne) pont olyan, mint a Matplotlib, csak annyi, hogy több lehetőséged van – a grafikonok különböző részeihez különböző színeket vagy árnyalatokat adhatsz. Szép grafikonokat készíthet, és testreszabhatja a kinézetet, hogy jobb legyen az adatok megjelenítése.

Open Computer Vision – OpenCV

Esetleg optikai karakterfelismerő (OCR) rendszert, dokumentumszkennert, képet szeretne építeni szűrőt, mozgásérzékelőt, biztonsági rendszert vagy bármi mást, ami a számítógépes látással kapcsolatos, meg kell próbálnia OpenCV. Ez a csodálatos és ingyenes Python könyvtár lehetővé teszi, hogy számítógépes képfeldolgozó rendszereket építsen fel néhány kódsoron keresztül. Dolgozhat képekkel, videókkal, vagy akár a webkamera feedjével és üzembe helyezésével.

Scikit-learn - Sklearn

A Scikit-learn a legnépszerűbb könyvtár, amelyet kifejezetten az adattudomány gépi tanulási feladataihoz használnak. A Sklearn minden olyan segédprogramot kínál, amelyre szüksége van az adatok felhasználásához és a gépi tanulási modellek felépítéséhez, mindössze néhány sornyi kóddal.

Különféle gépi tanulási feladatok léteznek, például lineáris regresszió (egyszerű és többszörös), logisztikus regresszió, k-legközelebbi szomszédok, naiv öblök, támogató vektor-regresszió, véletlenszerű erdőregresszió, polinomiális regresszió, beleértve az osztályozást és a klaszterezést feladatokat.

Bár a Python a szintaxisa miatt egyszerű; vannak olyan eszközök, amelyeket kifejezetten az adattudomány szem előtt tartásával terveztek. A Jupyter notebook az első eszköz, az Anaconda által épített fejlesztői környezet, amely Python kódot ír adattudományi feladatokhoz. Írhat és azonnal futtathat kódokat a cellákba, csoportosíthatja őket, vagy akár dokumentációt is beilleszthet, amint azt a jelölési képesség biztosítja.

Egy népszerű alternatíva a Google Colaboratory, más néven Google Colab. Hasonlóak, és ugyanarra a célra használják, de a Google Colab több előnnyel rendelkezik a felhőalapú támogatása miatt. Több helyhez férhet hozzá, és nem kell attól tartania, hogy a számítógép tárhelye megtelik. Ezenkívül megoszthatja jegyzetfüzeteit, bejelentkezhet bármely eszközön, és elérheti azt, vagy akár el is mentheti jegyzetfüzetét a GitHubba.

Bármilyen Data Science Library telepítése a Pythonban

Mivel a Python már telepítve van a számítógépén, ez a lépésről lépésre végigvezeti Önt, hogyan telepíthet bármilyen adattudományi könyvtárat Windows számítógépére. Ebben az esetben a NumPy telepítve lesz, kövesse az alábbi lépéseket:

1. nyomja meg Rajt és írja be cmd. Kattintson a jobb gombbal az eredményre, és válassza ki Futtatás rendszergazdaként.

1. A PyPi-ből Python-könyvtárak telepítéséhez PIP-re van szüksége. Ha már megvan, nyugodtan hagyja ki ezt a lépést; ha nem, akkor olvasd el hogyan telepítse a PIP-t a számítógépére.
2. típus pip install numpy és nyomja meg Belép futni. Ez a folyamat telepíti a NumPy-t a számítógépére, és immár importálhatja és használhatja a NumPy-t a számítógépén. Ennek a folyamatnak az alábbi képernyőképhez hasonlóan kell kinéznie, figyelmen kívül hagyva a figyelmeztetést és az üres helyeket. (Ha Linuxot vagy macOS-t használ, egyszerűen nyisson meg egy terminált, és írja be a pip telepítés parancs).

Ideje használni a Pythont az adattudományhoz

Többek között olyan programozási nyelvek, mint az R, C++ és Java; A Python az adattudomány legjobbja. Ez az oktatóanyag végigvezeti Önt, miért olyan népszerű a Python az adattudományban. Most már tudja, mit kínál a Python, és miért használják a Pythont olyan nagy cégek, mint a Google, a Meta, a NASA, a Tesla stb.

Sikerült ezzel az oktatóanyaggal meggyőzni arról, hogy a Python továbbra is a legjobb programozási nyelv marad az adattudományban? Ha igen, folytassa és építsen szép adattudományi projekteket; segít az élet könnyebbé tételében.

Excel-adatok importálása Python-szkriptekbe a Pandas használatával

Fejlett adatelemzéshez a Python jobb, mint az Excel. Így importálhatja Excel adatait Python-szkriptbe a Pandas használatával!

Olvassa el a következőt

A szerzőről