Python — популярный язык программирования высокого уровня, используемый в основном для науки о данных, автоматизации, веб-разработки и искусственного интеллекта. Это язык программирования общего назначения, поддерживающий функциональное, объектно-ориентированное и процедурное программирование. На протяжении многих лет Python известен как лучший язык программирования для науки о данных, и он обычно используется крупными технологическими компаниями для задач науки о данных.
В этом руководстве вы узнаете, почему Python так популярен для науки о данных и почему он останется популярным в будущем.
Для чего можно использовать Python?
Как было сказано ранее, Python — это язык программирования общего назначения, а это значит, что его можно использовать практически для всего.
Одним из распространенных приложений Python в веб-разработке является использование Django или Flask в качестве серверной части веб-сайта. Например, серверная часть Instagram работает на Django, и это одно из крупнейших развертываний Django.
Вы также можете использовать Python для разработки игр с помощью Pygame, Kivy, Arcade и т. д.; хотя он редко используется. Разработка мобильных приложений не осталась в стороне, Python предлагает множество библиотек разработки приложений, таких как Kivy и KivyMD, которые вы можете использовать для разработки мультиплатформенных приложений; и многие другие библиотеки, такие как Tkinter, PyQt и т. д.
Основная тема этого руководства — применение Python в науке о данных. Было доказано, что Python является лучшим языком программирования для науки о данных, и вы узнаете, почему в этом руководстве.
Что такое наука о данных?
В соответствии с Оракул, наука о данных объединяет несколько областей, включая статистику, научные методы, искусственный интеллект (ИИ) и анализ данных, для извлечения ценности из данных. Он включает в себя подготовку данных для анализа, включая очистку, агрегирование и обработку данных для выполнения расширенного анализа данных.
Наука о данных применима в различных отраслях и помогает решать проблемы и узнавать больше о Вселенной. В сфере здравоохранения наука о данных помогает врачам использовать прошлые данные при принятии решений, например, при диагностике или правильном лечении заболевания. Сектор образования не остался в стороне: теперь вы можете предсказать, что учащиеся бросят школу, и все благодаря науке о данных.
Python имеет простой синтаксис
Что еще может сделать программирование намного проще, чем интуитивно понятный синтаксис? В Python вам нужна всего одна строка для запуска вашей первой программы: просто введите print("Привет, мир!") и бежать - это так просто.
Python имеет очень простой синтаксис, что делает программирование намного проще и быстрее. Нет необходимости в фигурных скобках при написании функций, точка с запятой не является вашим врагом, и вам даже не нужно импортировать библиотеки перед написанием базового кода.
Это одно из преимуществ Python по сравнению с другими языками программирования. У вас меньше склонности к ошибкам, и вы легко замечаете ошибки.
Широкое сообщество
Наука о данных — это сложная область, в которой вы не можете обойтись без посторонней помощи. Python предлагает всю необходимую помощь через свое широкое сообщество. Всякий раз, когда вы застряли, просто просмотрите его, и ваш ответ ждет вас. Переполнение стека — очень популярный веб-сайт, на котором публикуются вопросы и ответы к задачам программирования.
Если ваша проблема новая, что бывает редко, вы можете задавать вопросы, и люди будут готовы дать ответы.
Python предлагает все библиотеки
Тебе очень нужна вода, а у тебя на столе всего две чашки. Один на четверть заполнен водой, а другой почти полон. Вы бы понесли чашу с большим количеством воды или другую, хотя и в том, и в другом есть вода? Вы хотели бы нести чашку с большим количеством воды, потому что вам действительно нужна вода. Это связано с Python, он предлагает все библиотеки, которые вам когда-либо понадобятся для науки о данных, вы определенно не захотите использовать другой язык программирования, имея только несколько доступных библиотек.
У вас будет большой опыт работы с этими библиотеками, потому что они действительно просты в использовании. Если вам нужно установить какую-либо библиотеку, найдите имя библиотеки в PyPI.org и следуйте инструкциям в конце этой статьи, чтобы установить библиотеку.
Связанный: Библиотеки Data Science для Python, которые должен использовать каждый специалист по данным
Числовой Python — NumPy
NumPy — одна из наиболее часто используемых библиотек для обработки данных. Это позволяет вам работать с числовыми и научными задачами в Python. Данные представлены с помощью массивов или списков, которые могут иметь любое измерение: одномерный (1D) массив, двумерный (2D) массив, трехмерный (3D) массив и т. д.
Панды
Pandas также является популярной библиотекой данных, используемой для подготовки, обработки и визуализации данных. С Pandas вы можете импортировать данные в различных форматах, таких как CSV (значения, разделенные запятыми) или TSV (значения, разделенные табуляцией). Pandas работает как Matplotlib, поскольку позволяет создавать различные типы графиков. Еще одна интересная функция, которую предлагает Pandas, заключается в том, что она позволяет вам читать SQL-запросы. Итак, если вы подключились к своей базе данных и хотите писать и выполнять SQL-запросы на Python, Pandas — отличный выбор.
Матплотлиб и Сиборн
Matplotlib — еще одна замечательная библиотека, которую предлагает Python. Он был разработан на основе MatLab — языка программирования, используемого в основном для научных целей и целей визуализации. Matplotlib позволяет строить различные виды графиков всего несколькими строками кода.
Вы можете строить графики для визуализации любых данных, что поможет вам получить представление о ваших данных или даст вам лучшее представление данных. Другие библиотеки, такие как Pandas, Seaborn и OpenCV, также используют Matplotlib для построения сложных графиков.
Seaborn (не Seaborne) похож на Matplotlib, только у вас больше возможностей — придавать разным частям ваших графиков разные цвета или оттенки. Вы можете строить красивые графики и настраивать внешний вид, чтобы улучшить представление данных.
Открытое компьютерное зрение — OpenCV
Возможно, вы хотите создать систему оптического распознавания символов (OCR), сканер документов, фильтр, датчик движения, система безопасности или что-то еще, связанное с компьютерным зрением, вы должны попробовать OpenCV. Эта потрясающая и бесплатная библиотека, предлагаемая Python, позволяет создавать системы компьютерного зрения всего с помощью нескольких строк кода. Вы можете работать с изображениями, видео или даже с вашей веб-камеры и развертывать.
Scikit-learn - Sklearn
Scikit-learn — самая популярная библиотека, используемая специально для задач машинного обучения в науке о данных. Sklearn предлагает все утилиты, необходимые для использования ваших данных и создания моделей машинного обучения всего за несколько строк кода.
Существуют различные задачи машинного обучения, такие как линейная регрессия (простая и множественная), логистическая регрессия, k-ближайших соседей, наивный байесовский метод, регрессия опорных векторов, регрессия случайного леса, полиномиальная регрессия, включая классификацию и кластеризацию задания.
Хотя Python прост из-за своего синтаксиса; есть инструменты, которые были специально разработаны с учетом науки о данных. Блокнот Jupyter — это первый инструмент, среда разработки, созданная Anaconda для написания кода Python для задач обработки данных. Вы можете писать и мгновенно запускать коды в ячейках, группировать их или даже включать документацию, что обеспечивается возможностью уценки.
Популярной альтернативой является Google Colaboratory, также известная как Google Colab. Они похожи и используются для одной и той же цели, но Google Colab имеет больше преимуществ благодаря поддержке облака. У вас есть доступ к большему пространству, и вам не нужно беспокоиться о заполнении памяти вашего компьютера. Вы также можете поделиться своими записными книжками, войти в систему с любого устройства и получить к ней доступ или даже сохранить свою записную книжку на GitHub.
Как установить любую библиотеку Data Science на Python
Поскольку на вашем компьютере уже установлен Python, в этом пошаговом разделе вы узнаете, как установить любую библиотеку обработки данных на компьютер с Windows. В этом случае NumPy будет установлен, выполните следующие действия:
- Нажмите Начинать и введите команда. Щелкните результат правой кнопкой мыши и выберите Запустить от имени администратора.
- Вам нужен PIP для установки библиотек Python из PyPi. Если у вас уже есть, не стесняйтесь пропустить этот шаг; если нет, пожалуйста, прочитайте как установить PIP на свой компьютер.
- Тип пип установить numpy и нажмите Входить бежать. Этот процесс установит NumPy на ваш компьютер, и теперь вы сможете импортировать и использовать NumPy на своем компьютере. Этот процесс должен выглядеть так, как показано на снимке экрана ниже, игнорируйте предупреждение и пробелы. (Если вы используете Linux или macOS, просто откройте терминал и введите пип установить команда).
Пришло время использовать Python для науки о данных
Среди других языков программирования, таких как R, C++ и Java; Python считается лучшим для науки о данных. Из этого руководства вы узнали, почему Python так популярен в науке о данных. Теперь вы знаете, что предлагает Python и почему такие крупные компании, как Google, Meta, NASA, Tesla и другие, используют Python.
Удалось ли этому руководству убедить вас в том, что Python останется лучшим языком программирования для науки о данных? Если да, продолжайте и создавайте хорошие проекты по науке о данных; помогите облегчить жизнь.
Для расширенного анализа данных Python лучше, чем Excel. Вот как импортировать данные Excel в скрипт Python с помощью Pandas!
Читать дальше
- Программирование
Подписывайтесь на нашу новостную рассылку
Подпишитесь на нашу рассылку технических советов, обзоров, бесплатных электронных книг и эксклюзивных предложений!
Нажмите здесь, чтобы подписаться