5 библиотек Data Science для Python, которые должен использовать каждый специалист по данным

Python как язык стал потребностью часа. Он делает все: от создания, управления и автоматизации веб-сайтов до анализа и обработки данных. Его истинные функциональные возможности выходят на первый план, когда аналитики данных, инженеры и специалисты по обработке данных доверяют Python выполнять их данные.

Имя Python стало синонимом науки о данных, поскольку он широко используется для управления и извлечения информации из растущих форм данных.

Его серия библиотек - это лишь верхушка айсберга; многие специалисты по данным начинают использовать доступные библиотеки одним нажатием кнопки.

Как библиотеки Python могут помочь в науке о данных?

Python - это универсальный, многогранный язык программирования, который продолжает радовать людей своим простой в использовании синтаксис, обширные массивы специализированных библиотек и обширный список аналитических функциональные возможности.

Большинство библиотек Python удобны для выполнения подробной аналитики, визуализации, численных вычислений и даже машинного обучения. Поскольку наука о данных - это все, что связано с анализом данных и научными вычислениями, Python нашел себе новый дом в своем лоне.

Некоторые лучшие библиотеки науки о данных включают в себя:

• Панды
• NumPy
• Scikit-Learn
• Матплотлиб
• Сиборн

Давайте обсудим каждую библиотеку, чтобы увидеть, что каждый вариант предлагает начинающим специалистам по данным.

Связанный: Идеи проектов машинного обучения для начинающих

1. Панды

Библиотека анализа данных Python или Pandas, вероятно, одна из наиболее распространенных библиотек, используемых в Python. Его гибкость, маневренность и ряд функций сделали его одной из самых любимых библиотек в Python.

Поскольку наука о данных начинается с обработки, изменения и анализа данных, библиотека Pandas оказывает поддержку, чтобы сделать ее функции еще более полезными. Библиотека предназначена для чтения, обработки, агрегирования и визуализации данных, а также для преобразования всего в простой для понимания формат.

Вы можете подключить базы данных CSV, TSV или даже SQL и создать фрейм данных с помощью Pandas. Фрейм данных относительно симметричен статистической таблице программного обеспечения или даже электронной таблице Excel.

Панды в двух словах

Вот некоторые вещи, которые вкратце охватывают функциональность Pandas:

• Индексировать, управлять, переименовывать, сортировать и объединять источники данных во фреймах данных
• Вы можете легко добавлять, обновлять или удалять столбцы из фрейма данных.
• Назначьте отсутствующие файлы, обработайте недостающие данные или NAN
• Постройте информацию о фрейме данных с помощью гистограмм и коробчатых диаграмм

Короче говоря, библиотека Pandas образует основу, на которой зиждется сама суть концепций науки о данных Python.

Связанный: Pandas Operations для начинающих

2. NumPy

Как следует из названия, NumPy широко используется в качестве библиотеки обработки массивов. Поскольку он может управлять объектами многомерного массива, он используется в качестве контейнера для оценки многомерных данных.

Библиотеки NumPy состоят из серии элементов, каждый из которых имеет один и тот же тип данных. Кортеж положительных целых чисел идеально разделяет эти типы данных. Размеры известны как топоры, а количество осей известно как разряды. Массив в NumPy классифицируется как ndarray.

Если вам нужно выполнять различные статистические вычисления или работать с различными математическими операциями, NumPy будет вашим первым выбором. Когда вы начнете работать с массивами в Python, вы поймете, насколько хорошо работают ваши вычисления, и весь процесс проходит гладко, поскольку время оценки значительно сокращается.

Что вы можете делать с NumPy?

NumPy - друг каждого специалиста по данным просто по следующим причинам:

• Выполнять базовые операции с массивами, такие как добавление, вычитание, срезание, выравнивание, индексирование и изменение формы массивов.
• Используйте массивы для расширенных процедур, включая наложение, разбиение и широковещательную рассылку.
• Работа с линейной алгеброй и операциями DateTime
• Используйте статистические возможности Python с помощью функций NumPy в единой библиотеке.

Связанный: NumPy Operations для начинающих

3. Scikit-Learn

Машинное обучение - неотъемлемая часть жизни специалиста по данным, тем более что почти все формы автоматизации, похоже, берут свое начало в эффективности машинного обучения.

Scikit-Learn - это фактически собственная библиотека машинного обучения Python, которая предлагает исследователям данных следующие алгоритмы:

• SVM
• Случайные леса
• К-средство кластеризации
• Спектральная кластеризация
• Средний сдвиг, и
• Перекрестная проверка

По сути, SciPy, NumPy и другие связанные научные пакеты в Python делают выводы из подобных Scikit-Learn. Если вы работаете с нюансами Python, касающимися алгоритмов контролируемого и неконтролируемого обучения, вам следует обратиться к Scikit-Learn.

Погрузитесь в мир моделей контролируемого обучения, включая наивный байесовский метод, или воспользуйтесь группировкой немаркированных данных с помощью KMeans; Выбор остается за вами.

Что можно делать с помощью Scikit-Learn?

SciKit-Learn - это совсем другая игра с мячом, поскольку ее функции сильно отличаются от остальных библиотек с Python.

Вот что вы можете делать с этим Scikit-Learn

• Классификация
• Кластеризация
• Регресс
• Уменьшение размеров
• Выбор модели
• Предварительная обработка данных

Поскольку обсуждение отошло от импорта и обработки данных, важно отметить, что Scikit-Learn модели данные и не манипулировать это в любом виде. Выводы, сделанные на основе этих алгоритмов, составляют важный аспект моделей машинного обучения.

4. Матплотлиб

Визуализации могут заменять ваши данные, помогать создавать истории, 2D-фигуры и встраивать графики в приложения - все с библиотекой Matplotlib. Визуализация данных может быть в различных формах, от гистограмм, диаграмм рассеяния, гистограмм, диаграмм с областями и даже круговых диаграмм.

Каждый вариант построения графиков имеет свою уникальную актуальность, тем самым поднимая на новый уровень всю идею визуализации данных.

Кроме того, вы можете использовать библиотеку Matplotlib для создания следующих форм диаграмм с вашими данными:

• Круговые диаграммы
• Стеблевые участки
• Контурные графики
• Сюжеты колчана
• Спектрограммы

5. Сиборн

Seaborn - еще одна библиотека визуализации данных в Python. Однако возникает уместный вопрос, чем Seaborn отличается от Matplotlib? Несмотря на то, что оба пакета продаются как пакеты визуализации данных, реальная разница заключается в типе визуализации, которую вы можете выполнять с помощью этих двух библиотек.

Во-первых, с Matplotlib вы можете создавать только базовые графики, включая столбцы, линии, области, разброс и т. Д. Однако в Seaborn уровень визуализаций повышен, так как вы можете создавать различные визуализации с меньшей сложностью и меньшим количеством синтаксисов.

Другими словами, вы можете работать над своими навыками визуализации и развивать их на основе требований ваших задач с помощью Seaborn.

Чем вам помогает Seaborn?

• Определите свои отношения между различными переменными, чтобы установить корреляцию
• Вычислить совокупную статистику с категориальными переменными
• Постройте модели линейной регрессии для разработки зависимых переменных и их взаимосвязей.
• Постройте многослойные сетки для получения абстракций высокого уровня

Связанный: Как выучить Python бесплатно

Умная работа с библиотеками Python

Открытый исходный код Python и эффективность работы с пакетами во многом помогают специалистам по обработке данных выполнять различные функции со своими данными. От импорта и анализа до визуализаций и адаптации машинного обучения - каждый программист найдет себе занятие по душе.

7 жизненно важных команд для начала работы с Python для начинающих

Хотите изучить Python, но не знаете, с чего начать? Начните свое путешествие по программированию с изучения этих основных команд.

Читать далее

Об авторе