5 Data Science-biblioteker til Python, som enhver dataforsker bør bruge

Python er som sprog blevet tidens behov. Det gør alt fra at bygge, administrere og automatisere websteder til at analysere og skændes med data. Dens mest sande funktionaliteter kommer frem, når dataanalytikere, dataingeniører og dataforskere stoler på, at Python udfører deres datas bud.

Pythons navn er blevet synonymt med datavidenskab, da det bruges flittigt til at administrere og trække indsigt fra spirende dataformer.

Dens række af biblioteker er kun toppen af ​​isbjerget; mange datavidenskabsmænd begynder at bruge de tilgængelige biblioteker ved at klikke på en knap.

Hvordan kan Pythons biblioteker hjælpe med datavidenskab?

Python er et alsidigt, mangefacetteret programmeringssprog, der fortsætter med at formilde folk med sit brugervenlig syntaks, store arrays af formålsspecifikke biblioteker og en omfattende liste over analytisk-drevne funktionaliteter.

De fleste Python-biblioteker er praktiske til at udføre detaljerede analyser, visualiseringer, numerisk databehandling og endda maskinlæring. Da datavidenskab handler om dataanalyse og videnskabelig databehandling, har Python fundet et nyt hjem for sig selv inden for sin barm.

Nogle af de bedste datavidenskabelige biblioteker inkluderer:

• Pandaer
• NumPy
• Scikit-Learn
• Matplotlib
• Søfødt

Lad os diskutere hvert bibliotek for at se, hvad hver mulighed tilbyder spirende dataforskere.

Relaterede: Maskinlæringsprojektideer for begyndere

1. Pandaer

Python Data Analysis Library eller Pandas er sandsynligvis et af de mest almindelige biblioteker, der bruges i Python. Dens fleksibilitet, smidighed og række af funktioner har gjort det til et af de mest elskede biblioteker i Python.

Da datavidenskab starter med datastrid, munging og analyse, giver Pandas-biblioteket en støttende hånd til at gøre dets funktionaliteter endnu mere nyttige. Biblioteket handler om at læse, manipulere, aggregere og visualisere data og konvertere alt til et letforståeligt format.

Du kan forbinde CSV-, TSV- eller endda SQL-databaser og oprette en dataramme med Pandas. En dataramme er relativt symmetrisk i forhold til en statistisk softwaretabel eller endda et Excel-regneark.

Pandaer i en nøddeskal

Her er nogle ting, der omfatter Pandas funktionaliteter i en nøddeskal:

• Indekser, manipuler, omdøb, sorter og flet datakilder inden for dataramme(r)
• Du kan nemt tilføje, opdatere eller slette kolonner fra en dataramme
• Tildel manglende filer, håndter manglende data eller NAN'er
• Plot dine datarammeoplysninger med histogrammer og boksplot

Kort sagt, Pandas-biblioteket danner grundlaget, som selve essensen af ​​Pythons datavidenskabskoncepter hviler på.

Relaterede: Pandas operationer for begyndere

2. NumPy

Som navnet passende indkapsler, bruges NumPy bredt som et array-behandlingsbibliotek. Da det kan håndtere multidimensionelle array-objekter, bruges det som en beholder til multidimensionelle dataevalueringer.

NumPy-biblioteker består af en række elementer, som hver især er af samme datatype. En tuple positive heltal adskiller ideelt set disse datatyper. Dimensionerne er kendt som akser, mens antallet af akser er kendt som rækker. Et array i NumPy er kategoriseret som ndarray.

Hvis du skal udføre forskellige statistiske beregninger eller arbejde på forskellige matematiske operationer, vil NumPy være dit første valg. Når du begynder at arbejde med arrays i Python, vil du indse, hvor godt dine beregninger fungerer, og hele processen er problemfri, da evalueringstiden reduceres betydeligt.

Hvad kan du gøre med NumPy?

NumPy er enhver dataforskers ven, simpelthen på grund af følgende årsager:

• Udfør grundlæggende array-operationer som at tilføje, subtrahere, udsnit, flad, indeksere og omforme arrays
• Brug arrays til avancerede procedurer, herunder stabling, opdeling og udsendelse
• Arbejd med lineær algebra og DateTime operationer
• Træn Pythons statistiske muligheder med NumPys funktioner, alle med et enkelt bibliotek

Relaterede: NumPy Operations for begyndere

3. Scikit-Learn

Machine Learning er en integreret del af en dataforskers liv, især da næsten alle former for automatisering synes at hente deres grundlæggende principper fra effektiviteten af ​​maskinlæring.

Scikit-Learn er i praksis Pythons oprindelige maskinlæringsbibliotek, som tilbyder datavidenskabsfolk følgende algoritmer:

• SVM'er
• Tilfældige skove
• K-betyder klyngedannelse
• Spektral clustering
• Gennemsnitlig skift, og
• Krydsvalidering

Effektivt trækker SciPy, NumPy og andre relaterede videnskabelige pakker i Python slutninger fra folk som Scikit-Learn. Hvis du arbejder med Pythons nuancer af overvågede og uovervågede læringsalgoritmer, bør du henvende dig til Scikit-Learn.

Dyk ned i en verden af ​​overvågede læringsmodeller, inklusive Naive Bayes, eller nøjes med at gruppere umærkede data med KMeans; det er dit valg.

Hvad kan du gøre med Scikit-Learn?

SciKit-Learn er et helt anderledes boldspil, da dets funktioner er ret forskellige fra resten af ​​bibliotekerne med Python.

Her er, hvad du kan gøre med denne Scikit-Learn

• Klassifikation
• Klynger
• Regression
• Dimensionel reduktion
• Modelvalg
• Forbehandling af data

Da diskussionen har bevæget sig væk fra at importere og manipulere data, er det vigtigt at bemærke, at Scikit-Learn modeller data og gør det ikke manipulere det i enhver form. Konklusioner trukket fra disse algoritmer udgør et vigtigt aspekt af maskinlæringsmodeller.

4. Matplotlib

Visualiseringer kan tage dine datapladser, hjælpe dig med at skabe historier, 2D-figurer og integrere plots i applikationer, alt sammen med Matplotlib-biblioteket. Datavisualisering kan være i forskellige former, lige fra histogrammer, punktplot, søjleplot, områdeplot og endda tærteplot.

Hver plottingmulighed har sin unikke relevans og tager derved hele ideen om datavisualisering op et hak.

Derudover kan du bruge Matplotlib-biblioteket til at oprette følgende former for diagrammer med dine data:

• Lagkagediagrammer
• Stængel plots
• Konturplot
• Kogger plots
• Spektrogrammer

5. Søfødt

Seaborn er et andet datavisualiseringsbibliotek i Python. Men det relevante spørgsmål er, hvordan adskiller Seaborn sig fra Matplotlib? Selvom begge pakker markedsføres som datavisualiseringspakker, ligger den faktiske forskel i den type visualiseringer, du kan udføre med disse to biblioteker.

Til at begynde med kan du med Matplotlib kun oprette grundlæggende plots, herunder søjler, linjer, områder, scatter osv. Men med Seaborn er niveauet af visualiseringer taget op et hak, da du får skabt en række visualiseringer med mindre kompleksitet og færre syntakser.

Med andre ord kan du arbejde med dine visualiseringsevner og udvikle dem på baggrund af dine opgavekrav med Seaborn.

Hvordan hjælper Seaborn dig?

• Bestem dine relationer mellem forskellige variabler for at etablere en korrelation
• Beregn aggregeret statistik med kategoriske variable
• Plot lineære regressionsmodeller for at udvikle afhængige variable og deres sammenhænge
• Plot multi-plot-gitter for at udlede abstraktioner på højt niveau

Relaterede: Sådan lærer du Python gratis

Arbejder smart med Python-biblioteker

Pythons open source-natur og pakkedrevne effektivitet hjælper dataforskere med at udføre forskellige funktioner med deres data. Fra import og analyse til visualiseringer og maskinlæringstilpasninger er der lidt af noget for enhver type programmør derude.

7 vitale kommandoer for at komme i gang med Python for begyndere

Vil du lære Python, men ved ikke, hvor du skal starte? Begynd din programmeringsrejse ved at lære disse grundlæggende kommandoer først.

Læs Næste

Om forfatteren