5 Βιβλιοθήκες Επιστήμης Δεδομένων για Python που πρέπει να χρησιμοποιεί κάθε επιστήμονας δεδομένων

Η Python, ως γλώσσα, έχει γίνει η ανάγκη της ώρας. Κάνει τα πάντα, από τη δημιουργία, τη διαχείριση και την αυτοματοποίηση ιστοσελίδων μέχρι την ανάλυση και την αντιπαράθεση δεδομένων. Οι πιο αληθινές του λειτουργίες έρχονται στο προσκήνιο όταν οι αναλυτές δεδομένων, οι μηχανικοί δεδομένων και οι επιστήμονες δεδομένων εμπιστεύονται την Python να κάνει την προσφορά των δεδομένων τους.

Το όνομα της Python έχει γίνει συνώνυμο της επιστήμης δεδομένων, καθώς χρησιμοποιείται εκτενώς για τη διαχείριση και την εξαγωγή πληροφοριών από τις αναπτυσσόμενες φόρμες δεδομένων.

Η σειρά βιβλιοθηκών του είναι μόνο η κορυφή του παγόβουνου. Πολλοί επιστήμονες δεδομένων αρχίζουν να χρησιμοποιούν τις διαθέσιμες βιβλιοθήκες με το πάτημα ενός κουμπιού.

Πώς μπορούν οι βιβλιοθήκες της Python να βοηθήσουν στην επιστήμη των δεδομένων;

Η Python είναι μια ευέλικτη, πολύπλευρη γλώσσα προγραμματισμού που συνεχίζει να καθησυχάζει τους ανθρώπους με την απλή στη χρήση σύνταξη, τεράστιες σειρές βιβλιοθηκών για συγκεκριμένο σκοπό και εκτενής λίστα αναλυτικών στοιχείων λειτουργίες.

Οι περισσότερες βιβλιοθήκες Python είναι εύχρηστες για την εκτέλεση λεπτομερών αναλύσεων, οπτικοποιήσεων, αριθμητικών υπολογιστών, ακόμη και μηχανικής εκμάθησης. Δεδομένου ότι η επιστήμη των δεδομένων αφορά την ανάλυση δεδομένων και τον επιστημονικό υπολογισμό, η Python έχει βρει ένα νέο σπίτι για τον εαυτό της στους κόλπους της.

Μερικές καλύτερες βιβλιοθήκες επιστήμης δεδομένων περιλαμβάνουν:

• Πάντα
• NumPy
• Scikit-Learn
• Matplotlib
• Seaborn

Ας συζητήσουμε κάθε βιβλιοθήκη για να δούμε τι προσφέρει κάθε επιλογή στους εκκολαπτόμενους επιστήμονες δεδομένων.

Σχετίζεται με: Ιδέες για έργα μηχανικής μάθησης για αρχάριους

1. Πάντα

Python Data Analysis Library ή Pandas είναι πιθανώς μια από τις πιο κοινές βιβλιοθήκες που χρησιμοποιούνται στην Python. Η ευελιξία, η ευελιξία και η σειρά λειτουργιών του την έχουν κάνει μια από τις πιο αγαπημένες βιβλιοθήκες της Python.

Δεδομένου ότι η επιστήμη των δεδομένων ξεκινά με τη διαμάχη δεδομένων, το mutging και την ανάλυση, η βιβλιοθήκη Pandas προσφέρει ένα υποστηρικτικό χέρι για να κάνει τις λειτουργίες της ακόμα πιο χρήσιμες. Η βιβλιοθήκη έχει να κάνει με την ανάγνωση, τον χειρισμό, τη συγκέντρωση και την οπτικοποίηση δεδομένων και τη μετατροπή των πάντων σε μια εύκολα κατανοητή μορφή.

Μπορείτε να συνδέσετε βάσεις δεδομένων CSV, TSV ή ακόμα και SQL και να δημιουργήσετε ένα πλαίσιο δεδομένων με τα Panda. Ένα πλαίσιο δεδομένων είναι σχετικά συμμετρικό με έναν πίνακα στατιστικού λογισμικού ή ακόμα και με ένα υπολογιστικό φύλλο Excel.

Πάντα με λίγα λόγια

Εδώ είναι μερικά πράγματα που περιλαμβάνουν τις λειτουργίες των Panda με λίγα λόγια:

• Ευρετηρίαση, χειρισμός, μετονομασία, ταξινόμηση και συγχώνευση πηγών δεδομένων εντός του πλαισίου δεδομένων
• Μπορείτε να προσθέσετε, να ενημερώσετε ή να διαγράψετε στήλες από ένα πλαίσιο δεδομένων εύκολα
• Εκχωρήστε αρχεία που λείπουν, χειριστείτε δεδομένα ή NAN που λείπουν
• Σχεδιάστε τις πληροφορίες του πλαισίου δεδομένων σας με ιστογράμματα και διαγράμματα πλαισίου

Εν ολίγοις, η βιβλιοθήκη Pandas αποτελεί τη βάση στην οποία βασίζεται η ίδια η ουσία των εννοιών της επιστήμης δεδομένων της Python.

Σχετίζεται με: Pandas Operations για αρχάριους

2. NumPy

Όπως εύστοχα περικλείει το όνομα, το NumPy χρησιμοποιείται ευρέως ως βιβλιοθήκη επεξεργασίας συστοιχιών. Δεδομένου ότι μπορεί να διαχειριστεί πολυδιάστατα αντικείμενα πίνακα, χρησιμοποιείται ως κοντέινερ για πολυδιάστατες αξιολογήσεις δεδομένων.

Οι βιβλιοθήκες NumPy αποτελούνται από μια σειρά στοιχείων, καθένα από τα οποία είναι του ίδιου τύπου δεδομένων. Μια πλειάδα θετικών ακεραίων χωρίζει ιδανικά αυτούς τους τύπους δεδομένων. Οι διαστάσεις είναι γνωστές ως τσεκούρια, ενώ ο αριθμός των αξόνων είναι γνωστός ως τάξεις. Ένας πίνακας στο NumPy κατηγοριοποιείται ως ndarray.

Εάν πρέπει να εκτελέσετε διάφορους στατιστικούς υπολογισμούς ή να εργαστείτε σε διαφορετικές μαθηματικές πράξεις, το NumPy θα είναι η πρώτη σας επιλογή. Όταν ξεκινήσετε να εργάζεστε με πίνακες στην Python, θα συνειδητοποιήσετε πόσο καλά λειτουργούν οι υπολογισμοί σας και η όλη διαδικασία είναι απρόσκοπτη, καθώς ο χρόνος αξιολόγησης μειώνεται σημαντικά.

Τι μπορείτε να κάνετε με το NumPy;

Το NumPy είναι φίλος κάθε επιστήμονα δεδομένων, απλώς για τους ακόλουθους λόγους:

• Εκτελέστε βασικές λειτουργίες πίνακα όπως προσθήκη, αφαίρεση, κοπή, ισοπέδωση, ευρετηρίαση και αναμόρφωση πινάκων
• Χρησιμοποιήστε πίνακες για προηγμένες διαδικασίες, όπως στοίβαξη, διαχωρισμό και μετάδοση
• Εργαστείτε με τις πράξεις Γραμμικής Άλγεβρας και Ημερομηνίας Ώρας
• Ασκήστε τις στατιστικές δυνατότητες της Python με τις συναρτήσεις του NumPy, όλες με μία μόνο βιβλιοθήκη

Σχετίζεται με: Λειτουργίες NumPy για αρχάριους

3. Scikit-Learn

Η Μηχανική Μάθηση είναι αναπόσπαστο μέρος της ζωής ενός επιστήμονα δεδομένων, ειδικά επειδή σχεδόν όλες οι μορφές αυτοματισμού φαίνεται να αντλούν τα βασικά τους στοιχεία από την αποτελεσματικότητα της μηχανικής μάθησης.

Το Scikit-Learn είναι ουσιαστικά η εγγενής βιβλιοθήκη μηχανικής μάθησης της Python, η οποία προσφέρει στους επιστήμονες δεδομένων τους ακόλουθους αλγόριθμους:

• SVM
• Τυχαία δάση
• K-σημαίνει ομαδοποίηση
• Φασματική ομαδοποίηση
• Μέση μετατόπιση και
• Διασταυρωμένη επικύρωση

Ουσιαστικά, τα SciPy, NumPy και άλλα σχετικά επιστημονικά πακέτα εντός της Python αντλούν συμπεράσματα από τους τύπους Scikit-Learn. Εάν εργάζεστε με τις αποχρώσεις της Python των εποπτευόμενων και μη εποπτευόμενων αλγορίθμων μάθησης, θα πρέπει να απευθυνθείτε στο Scikit-Learn.

Εμβαθύνετε στον κόσμο των εποπτευόμενων μοντέλων μάθησης, συμπεριλαμβανομένου του Naive Bayes, ή αρκεστείτε στην ομαδοποίηση δεδομένων χωρίς ετικέτα με το KMeans. η επιλογή είναι δική σου.

Τι μπορείτε να κάνετε με το Scikit-Learn;

Το SciKit-Learn είναι ένα πολύ διαφορετικό παιχνίδι με μπάλα, καθώς τα χαρακτηριστικά του είναι αρκετά διαφορετικά από τις υπόλοιπες βιβλιοθήκες με Python.

Δείτε τι μπορείτε να κάνετε με αυτό το Scikit-Learn

• Ταξινόμηση
• Ομαδοποίηση
• Οπισθοδρόμηση
• Μείωση διαστάσεων
• Επιλογή μοντέλου
• Προεπεξεργασία δεδομένων

Δεδομένου ότι η συζήτηση έχει απομακρυνθεί από την εισαγωγή και τον χειρισμό δεδομένων, είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι το Scikit-Learn μοντέλα δεδομένα και όχι χειραγωγώ σε οποιαδήποτε μορφή. Τα συμπεράσματα που εξάγονται από αυτούς τους αλγόριθμους αποτελούν μια σημαντική πτυχή των μοντέλων μηχανικής μάθησης.

4. Matplotlib

Οι οπτικοποιήσεις μπορούν να πάρουν τις θέσεις των δεδομένων σας, να σας βοηθήσουν να δημιουργήσετε ιστορίες, 2D φιγούρες και να ενσωματώσετε γραφικά σε εφαρμογές, όλα με τη βιβλιοθήκη Matplotlib. Η οπτικοποίηση δεδομένων μπορεί να είναι σε διάφορες μορφές, που κυμαίνονται από ιστογράμματα, διαγράμματα διασποράς, ραβδώσεις, γραφικές παραστάσεις περιοχής, ακόμη και διαγράμματα πίτας.

Κάθε επιλογή σχεδίασης έχει τη μοναδική της συνάφεια, αυξάνοντας έτσι την όλη ιδέα της οπτικοποίησης δεδομένων σε μια βαθμίδα.

Επιπλέον, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τη βιβλιοθήκη Matplotlib για να δημιουργήσετε τις ακόλουθες μορφές γραφημάτων με τα δεδομένα σας:

• Διαγράμματα πίτας
• Οικόπεδα βλαστών
• Οικόπεδα περιγράμματος
• Οικόπεδα φαρέτρας
• Φασματογράμματα

5. Seaborn

Το Seaborn είναι μια άλλη βιβλιοθήκη οπτικοποίησης δεδομένων εντός της Python. Ωστόσο, το σχετικό ερώτημα είναι, σε τι διαφέρει το Seaborn από το Matplotlib; Παρόλο που και τα δύο πακέτα διατίθενται στην αγορά ως πακέτα οπτικοποίησης δεδομένων, η πραγματική διαφορά έγκειται στον τύπο των οπτικοποιήσεων που μπορείτε να εκτελέσετε με αυτές τις δύο βιβλιοθήκες.

Για αρχή, με το Matplotlib, μπορείτε να δημιουργήσετε μόνο βασικά οικόπεδα, συμπεριλαμβανομένων ράβδων, γραμμών, περιοχών, διασποράς κ.λπ. Ωστόσο, με το Seaborn, το επίπεδο των οπτικοποιήσεων καταλαμβάνει ένα βήμα, καθώς μπορείτε να δημιουργήσετε μια ποικιλία οπτικοποιήσεων με μικρότερη πολυπλοκότητα και λιγότερες συντακτικές.

Με άλλα λόγια, μπορείτε να εργαστείτε πάνω στις δεξιότητές σας οπτικοποίησης και να τις αναπτύξετε με βάση τις απαιτήσεις των εργασιών σας με το Seaborn.

Πώς σας βοηθά το Seaborn;

• Προσδιορίστε τις σχέσεις σας μεταξύ διαφόρων μεταβλητών για να δημιουργήσετε μια συσχέτιση
• Υπολογίστε συγκεντρωτικά στατιστικά στοιχεία με κατηγορικές μεταβλητές
• Σχεδιάστε μοντέλα γραμμικής παλινδρόμησης για να αναπτύξετε εξαρτημένες μεταβλητές και τις σχέσεις τους
• Σχεδιάστε πλέγματα πολλαπλών οικόπεδων για να εξαγάγετε αφαιρέσεις υψηλού επιπέδου

Σχετίζεται με: Πώς να μάθετε Python δωρεάν

Εργασία έξυπνα με βιβλιοθήκες Python

Η φύση ανοιχτού κώδικα της Python και η αποτελεσματικότητα που βασίζεται σε πακέτα βοηθούν τους επιστήμονες δεδομένων να εκτελούν διάφορες λειτουργίες με τα δεδομένα τους. Από την εισαγωγή και την ανάλυση έως τις απεικονίσεις και τις προσαρμογές μηχανικής μάθησης, υπάρχει κάτι για κάθε τύπο προγραμματιστή εκεί έξω.

7 ζωτικής σημασίας εντολές για να ξεκινήσετε με την Python για αρχάριους

Θέλετε να μάθετε Python αλλά δεν ξέρετε από πού να ξεκινήσετε; Ξεκινήστε το ταξίδι προγραμματισμού μαθαίνοντας πρώτα αυτές τις θεμελιώδεις εντολές.

Διαβάστε Επόμενο

Σχετικά με τον Συγγραφέα