Питхон, као језик, постао је потреба времена. Ради све, од изградње, управљања и аутоматизације веб локација до анализе и препирке података. Његове најистакнутије функционалности долазе до изражаја када аналитичари података, инжењери података и научници података верују Питхону да извршава понуде за њихове податке.
Питхон-ово име је постало синоним за науку о подацима, јер се у великој мери користи за управљање и извлачење увида из растућих образаца података.
Њена серија библиотека је само врх леденог брега; многи научници података почињу да користе доступне библиотеке притиском на дугме.
Како Питхон-ове библиотеке могу помоћи у науци о подацима?
Питхон је свестран, вишеструки програмски језик који наставља да умирује људе својим синтакса једноставна за употребу, велики низ библиотека специфичних за сврху и опсежна листа аналитичких функционалности.
Већина Питхон библиотека је згодна за обављање детаљне аналитике, визуелизације, нумеричког рачунарства, па чак и машинског учења. Пошто је наука о подацима све о анализи података и научном рачунарству, Питхон је пронашао нови дом за себе у својим недрима.
Неке најбоље библиотеке за науку података укључују:
- Панде
- НумПи
- Сцикит-Леарн
- Матплотлиб
- Сеаборн
Хајде да разговарамо о свакој библиотеци да бисмо видели шта свака опција нуди будућим научницима за податке.
Повезан: Идеје за пројекте машинског учења за почетнике
1. Панде
Питхон библиотека за анализу података или Пандас је вероватно једна од најчешћих библиотека које се користе у Питхон-у. Његова флексибилност, агилност и низ функција учинили су је једном од најомиљенијих библиотека у Питхон-у.
Пошто наука о подацима почиње препирком података, претресањем и анализом, Пандас библиотека пружа подршку како би њене функционалности биле још корисније. Библиотека се бави читањем, манипулацијом, обједињавањем и визуелизацијом података и претварањем свега у формат који је лако разумљив.
Можете повезати ЦСВ, ТСВ, или чак СКЛ базе података и креирати оквир података са Пандас-ом. Оквир података је релативно симетричан у односу на табелу статистичког софтвера или чак на Екцел табелу.
Панде укратко
Ево неких ствари које обухватају Пандас функционалност укратко:
- Индексирајте, манипулишите, преименујте, сортирајте и спојите изворе података унутар оквира података
- Можете лако да додајете, ажурирате или бришете колоне из оквира података
- Доделите датотеке које недостају, управљајте подацима који недостају или НАН-овима
- Исцртајте информације о оквиру података помоћу хистограма и оквира
Укратко, Пандас библиотека чини основу на којој почива сама суштина Питхон-ових концепта науке о подацима.
Повезан: Операције панда за почетнике
2. НумПи
Као што назив прикладно обухвата, НумПи се широко користи као библиотека за обраду низова. Пошто може да управља вишедимензионалним објектима низа, користи се као контејнер за процену вишедимензионалних података.
НумПи библиотеке се састоје од низа елемената, од којих је сваки истог типа података. Скуп позитивних целих бројева идеално раздваја ове типове података. Димензије су познате као секире, док је број оса познат као чинове. Низ у НумПи-у је категорисан као ндарраи.
Ако морате да обављате различита статистичка израчунавања или радите на различитим математичким операцијама, НумПи ће бити ваш први избор. Када почнете да радите са низовима у Питхон-у, схватићете колико добро функционишу ваши прорачуни, а цео процес је беспрекоран, јер се време евалуације значајно смањује.
Шта можете да урадите са НумПи-јем?
НумПи је пријатељ сваког научника података, једноставно из следећих разлога:
- Извршите основне операције низа као што су додавање, одузимање, пресецање, поравнавање, индексирање и преобликовање низова
- Користите низове за напредне процедуре, укључујући слагање, раздвајање и емитовање
- Рад са линеарном алгебром и операцијама ДатеТиме
- Вежбајте Питхон-ове статистичке могућности помоћу НумПи функција, све са једном библиотеком
Повезан: НумПи операције за почетнике
3. Сцикит-Леарн
Машинско учење је саставни део живота научника података, посебно зато што се чини да скоро сви облици аутоматизације своје основе изводе из ефикасности машинског учења.
Сцикит-Леарн је заправо Питхонова изворна библиотека машинског учења, која научницима података нуди следеће алгоритме:
- СВМс
- Случајне шуме
- К-значи груписање
- Спектрално груписање
- Средњи помак, и
- Унакрсна провера
У ствари, СциПи, НумПи и други сродни научни пакети унутар Питхон-а извлаче закључке из попут Сцикит-Леарн-а. Ако радите са Питхон-овим нијансама алгоритама за учење под надзором и без надзора, требало би да се обратите Сцикит-Леарн-у.
Уроните у свет модела учења под надзором, укључујући наивног Бајеса, или се задовољите груписањем неозначених података помоћу КМеанс-а; избор је на вама.
Шта можете да урадите са Сцикит-Леарн-ом?
СциКит-Леарн је потпуно другачија игра са лоптом, јер се њене карактеристике прилично разликују од осталих библиотека са Питхон-ом.
Ево шта можете да урадите са овим Сцикит-Леарн-ом
- Класификација
- Груписање
- Регресија
- Смањење димензија
- Избор модела
- Претходна обрада података
Пошто се дискусија удаљила од увоза и манипулисања подацима, битно је напоменути да Сцикит-Леарн модели података и не манипулисати то у било ком облику. Закључци извучени из ових алгоритама чине важан аспект модела машинског учења.
4. Матплотлиб
Визуелизације могу да заузму места са вашим подацима, да вам помогну да креирате приче, 2Д фигуре и уградите дијаграме у апликације, све уз Матплотлиб библиотеку. Визуелизација података може бити у различитим облицима, у распону од хистограма, дијаграма расејања, дијаграма траке, графикона површине, па чак и кружних графикона.
Свака опција за цртање има своју јединствену релевантност, чиме се целокупна идеја визуелизације података подиже на виши ниво.
Поред тога, можете користити библиотеку Матплотлиб за креирање следећих облика графикона са вашим подацима:
- Кришка
- Стем плотс
- Контурне парцеле
- Куивер плотс
- Спектрограми
5. Сеаборн
Сеаборн је још једна библиотека за визуелизацију података унутар Питхон-а. Међутим, релевантно је питање, како се Сеаборн разликује од Матплотлиба? Иако се оба пакета продају као пакети за визуелизацију података, стварна разлика лежи у типу визуелизације које можете да извршите са ове две библиотеке.
За почетак, са Матплотлиб-ом, можете креирати само основне графике, укључујући траке, линије, области, распршивање итд. Међутим, са Сеаборн-ом, ниво визуелизације је подигнут на ниво, јер можете да креирате различите визуелизације мање сложености и мање синтаксе.
Другим речима, можете радити на својим вештинама визуелизације и развијати их на основу захтева задатка са Сеаборном.
Како вам Сеаборн помаже?
- Одредите своје односе између различитих варијабли да бисте успоставили корелацију
- Израчунајте збирну статистику са категоричким варијаблама
- Нацртајте моделе линеарне регресије да бисте развили зависне варијабле и њихове односе
- Исцртајте вишеструке мреже да бисте добили апстракције високог нивоа
Повезан: Како бесплатно научити Питхон
Паметан рад са Питхон библиотекама
Питхон-ова природа отвореног кода и ефикасност вођена пакетом увелико помажу научницима за податке да обављају различите функције са својим подацима. Од увоза и анализе до визуализација и адаптација машинског учења, постоји понешто за сваки тип програмера.
Желите да научите Питхон, али не знате одакле да почнете? Започните своје програмирање тако што ћете прво научити ове основне команде.
Реад Нект
- Програмирање
Претплатите се на наш билтен
Придружите се нашем билтену за техничке савете, рецензије, бесплатне е-књиге и ексклузивне понуде!
Кликните овде да бисте се претплатили
