5 knjižnica za znanost o podacima za Python koje bi trebao koristiti svaki znanstvenik

Python, kao jezik, postao je potreba vremena. Radi sve, od izgradnje, upravljanja i automatizacije web-mjesta do analize i prepirke podataka. Njegove najistinitije funkcionalnosti dolaze do izražaja kada analitičari podataka, podatkovni inženjeri i znanstvenici podataka vjeruju Pythonu da izvršava ponude njihovih podataka.

Pythonovo ime postalo je sinonim za znanost o podacima, budući da se intenzivno koristi za upravljanje i izvlačenje uvida iz rastućih obrazaca podataka.

Njegov niz knjižnica samo je vrh ledenog brijega; mnogi znanstvenici podataka počinju koristiti dostupne knjižnice pritiskom na gumb.

Kako Pythonove knjižnice mogu pomoći u znanosti o podacima?

Python je svestran, višestruki programski jezik koji i dalje umiruje ljude svojim sintaksa jednostavna za korištenje, golem niz knjižnica specifičnih za svrhu i opsežan popis analitičkih funkcionalnosti.

Većina Python knjižnica zgodna je za izvođenje detaljne analitike, vizualizacije, numeričkog računanja, pa čak i strojnog učenja. Budući da se znanost o podacima svodi na analizu podataka i znanstveno računalstvo, Python je pronašao novi dom za sebe u svojim njedrima.

Neke najbolje knjižnice znanosti o podacima uključuju:

• Pande
• NumPy
• Scikit-Learn
• Matplotlib
• Pomorski

Razgovarajmo o svakoj biblioteci da vidimo što svaka opcija nudi budućim znanstvenicima podataka.

Povezano: Ideje za projekte strojnog učenja za početnike

1. Pande

Python Data Analysis Library ili Pandas je vjerojatno jedna od najčešćih knjižnica koje se koriste u Pythonu. Njegova fleksibilnost, agilnost i niz funkcija učinili su je jednom od najomiljenijih knjižnica unutar Pythona.

Budući da znanost o podacima počinje prepucavanjem podataka, traženjem i analizom, Pandas knjižnica pruža podršku kako bi njezine funkcionalnosti bile još korisnije. Knjižnica se bavi čitanjem, manipuliranjem, prikupljanjem i vizualizacijom podataka te pretvaranjem svega u format koji je lako razumljiv.

Možete povezati CSV, TSV ili čak SQL baze podataka i stvoriti okvir podataka s Pandasom. Okvir podataka je relativno simetričan u odnosu na tablicu statističkog softvera ili čak proračunsku tablicu Excel.

Pande ukratko

Evo nekoliko stvari koje obuhvaćaju Pandas funkcionalnost ukratko:

• Indeksirajte, manipulirajte, preimenujte, sortirajte i spojite izvore podataka unutar okvira podataka
• Možete jednostavno dodavati, ažurirati ili brisati stupce iz podatkovnog okvira
• Dodijelite datoteke koje nedostaju, rukujte podacima koji nedostaju ili NAN-ovima
• Iscrtajte podatke okvira podataka s histogramima i okvirima

Ukratko, Pandas knjižnica čini bazu na kojoj počiva sama bit Pythonovih koncepta znanosti o podacima.

Povezano: Operacije s pandama za početnike

2. NumPy

Kao što naziv prikladno kapsulira, NumPy se široko koristi kao biblioteka za obradu polja. Budući da može upravljati višedimenzionalnim objektima niza, koristi se kao spremnik za evaluaciju višedimenzionalnih podataka.

NumPy knjižnice sastoje se od niza elemenata, od kojih je svaki istog tipa podataka. Skup pozitivnih cijelih brojeva idealno razdvaja ove vrste podataka. Dimenzije su poznate kao sjekire, dok je broj osi poznat kao redovima. Niz u NumPyju je kategoriziran kao ndarray.

Ako morate izvoditi različita statistička izračunavanja ili raditi na različitim matematičkim operacijama, NumPy će biti vaš prvi izbor. Kada počnete raditi s nizovima u Pythonu, shvatit ćete koliko dobro funkcioniraju vaši izračuni, a cijeli proces je besprijekoran jer se vrijeme evaluacije znatno smanjuje.

Što možete učiniti s NumPy-jem?

NumPy je prijatelj svakog znanstvenika podataka, jednostavno iz sljedećih razloga:

• Izvođenje osnovnih operacija polja poput dodavanja, oduzimanja, izrezivanja, poravnanja, indeksiranja i preoblikovanja nizova
• Koristite nizove za napredne postupke, uključujući slaganje, dijeljenje i emitiranje
• Rad s linearnom algebrom i operacijama DateTime
• Vježbajte Pythonove statističke sposobnosti uz NumPy funkcije, sve s jednom bibliotekom

Povezano: NumPy operacije za početnike

3. Scikit-Learn

Strojno učenje sastavni je dio života znanstvenika podataka, pogotovo zato što se čini da gotovo svi oblici automatizacije svoje osnove izvode iz učinkovitosti strojnog učenja.

Scikit-Learn je zapravo Pythonova izvorna biblioteka strojnog učenja, koja znanstvenicima podataka nudi sljedeće algoritme:

• SVM-ovi
• Slučajne šume
• K-znači grupiranje
• Spektralno grupiranje
• Srednji pomak, i
• Unakrsna provjera valjanosti

Učinkovito, SciPy, NumPy i drugi povezani znanstveni paketi unutar Pythona izvlače zaključke iz poput Scikit-Learn-a. Ako radite s Pythonovim nijansama nadziranih i nenadziranih algoritama učenja, trebali biste se obratiti Scikit-Learn-u.

Uronite u svijet modela učenja pod nadzorom, uključujući Naive Bayesa, ili se zadovoljite grupiranjem neoznačenih podataka pomoću KMeans-a; tvoj izbor.

Što možete učiniti sa Scikit-Learn?

SciKit-Learn je potpuno drugačija igra s loptom, budući da se njezine značajke prilično razlikuju od ostalih biblioteka s Pythonom.

Evo što možete učiniti s ovim Scikit-Learn-om

• Klasifikacija
• Grupiranje
• Regresija
• Smanjenje dimenzija
• Odabir modela
• Prethodna obrada podataka

Budući da se rasprava udaljila od uvoza i manipuliranja podacima, bitno je napomenuti da Scikit-Learn modeli podataka i ne manipulirati to u bilo kojem obliku. Zaključci izvučeni iz ovih algoritama predstavljaju važan aspekt modela strojnog učenja.

4. Matplotlib

Vizualizacije mogu zauzeti vaša podatkovna mjesta, pomoći vam da kreirate priče, 2D figure i ugradite dijagrame u aplikacije, sve uz Matplotlib biblioteku. Vizualizacija podataka može biti u različitim oblicima, u rasponu od histograma, dijagrama raspršenja, dijagrama traka, površina, pa čak i tortnih grafikona.

Svaka opcija crtanja ima svoju jedinstvenu relevantnost, čime se cjelokupna ideja vizualizacije podataka podiže na viši nivo.

Osim toga, možete koristiti Matplotlib biblioteku za izradu sljedećih oblika grafikona sa svojim podacima:

• Okrugli grafikoni
• Matične parcele
• Konturne plohe
• Tobolac parcele
• Spektrogrami

5. Pomorski

Seaborn je još jedna knjižnica vizualizacije podataka unutar Pythona. Međutim, relevantno je pitanje, po čemu se Seaborn razlikuje od Matplotliba? Iako se oba paketa prodaju kao paketi za vizualizaciju podataka, stvarna razlika leži u vrsti vizualizacija koje možete izvesti s ove dvije knjižnice.

Za početak, s Matplotlibom možete kreirati samo osnovne crteže, uključujući trake, linije, područja, raspršivanje itd. Međutim, s Seabornom, razina vizualizacija je podignuta, jer možete stvoriti različite vizualizacije manje složenosti i manje sintakse.

Drugim riječima, možete raditi na svojim vještinama vizualizacije i razvijati ih na temelju zahtjeva zadatka uz Seaborn.

Kako vam Seaborn pomaže?

• Odredite svoje odnose između različitih varijabli kako biste uspostavili korelaciju
• Izračunajte zbirnu statistiku s kategoričkim varijablama
• Nacrtajte modele linearne regresije kako biste razvili ovisne varijable i njihove odnose
• Iscrtajte višestruke mreže da biste dobili apstrakcije visoke razine

Povezano: Kako besplatno naučiti Python

Pametan rad s Python bibliotekama

Pythonova priroda otvorenog koda i učinkovitost vođena paketom uvelike pomažu znanstvenicima u izvođenju različitih funkcija sa svojim podacima. Od uvoza i analize do vizualizacija i prilagodbi strojnog učenja, postoji ponešto za svaku vrstu programera.

7 vitalnih naredbi za početak rada s Pythonom za početnike

Želite naučiti Python, ali ne znate odakle početi? Započnite svoje programiranje tako što ćete prvo naučiti ove temeljne naredbe.

Pročitajte dalje

O autoru