5 datavitenskapsbiblioteker for Python som enhver dataforsker bør bruke

Python, som språk, har blitt tidens behov. Den gjør alt fra å bygge, administrere og automatisere nettsteder til å analysere og krangle data. Dens sanneste funksjonalitet kommer til syne når dataanalytikere, dataingeniører og dataforskere stoler på at Python utfører dataene deres.

Pythons navn har blitt synonymt med datavitenskap, ettersom det brukes mye til å administrere og hente innsikt fra spirende dataskjemaer.

Serien av biblioteker er bare toppen av isfjellet; mange dataforskere begynner å bruke de tilgjengelige bibliotekene ved å trykke på en knapp.

Hvordan kan Pythons biblioteker hjelpe med datavitenskap?

Python er et allsidig, mangefasettert programmeringsspråk som fortsetter å blidgjøre folk med sitt enkel å bruke syntaks, et stort utvalg av formålsspesifikke biblioteker og en omfattende liste over analytisk-drevne funksjoner.

De fleste Python-biblioteker er nyttige for å utføre detaljerte analyser, visualiseringer, numerisk databehandling og til og med maskinlæring. Siden datavitenskap handler om dataanalyse og vitenskapelig databehandling, har Python funnet et nytt hjem for seg selv i sin barm.

Noen av de beste datavitenskapsbibliotekene inkluderer:

• Pandaer
• NumPy
• Scikit-Learn
• Matplotlib
• Seaborn

La oss diskutere hvert bibliotek for å se hva hvert alternativ tilbyr spirende dataforskere.

I slekt: Maskinlæringsprosjektideer for nybegynnere

1. Pandaer

Python Data Analysis Library eller Pandas er sannsynligvis et av de vanligste bibliotekene som brukes i Python. Dens fleksibilitet, smidighet og rekke funksjoner har gjort det til et av de mest elskede bibliotekene i Python.

Siden datavitenskap starter med datakrangel, munging og analyse, gir Pandas-biblioteket en støttende hånd for å gjøre funksjonene enda mer nyttige. Biblioteket handler om å lese, manipulere, samle og visualisere data og konvertere alt til et lettfattelig format.

Du kan koble til CSV-, TSV- eller til og med SQL-databaser og lage en dataramme med Pandas. En dataramme er relativt symmetrisk til en statistisk programvaretabell eller til og med et Excel-regneark.

Pandaer i et nøtteskall

Her er noen ting som omfatter Pandas funksjonalitet i et nøtteskall:

• Indekser, manipuler, gi nytt navn, sorter og slå sammen datakilder innenfor dataramme(r)
• Du kan enkelt legge til, oppdatere eller slette kolonner fra en dataramme
• Tildel manglende filer, håndter manglende data eller NAN-er
• Plott datarammeinformasjonen din med histogrammer og boksplott

Kort sagt, Pandas-biblioteket danner grunnlaget som selve essensen av Pythons datavitenskapelige konsepter hviler på.

I slekt: Panda-operasjoner for nybegynnere

2. NumPy

Som navnet på en passende måte innkapsler, brukes NumPy mye som et array-behandlingsbibliotek. Siden den kan administrere flerdimensjonale matriseobjekter, brukes den som en beholder for flerdimensjonale dataevalueringer.

NumPy-biblioteker består av en serie elementer, som hver er av samme datatype. En tuppel med positive heltall skiller ideelt sett disse datatypene. Dimensjonene er kjent som økser, mens antall akser er kjent som rekker. En matrise i NumPy er kategorisert som ndarray.

Hvis du må utføre forskjellige statistiske beregninger eller jobbe med forskjellige matematiske operasjoner, vil NumPy være ditt førstevalg. Når du begynner å jobbe med arrays i Python, vil du innse hvor godt beregningene dine fungerer, og hele prosessen er sømløs, ettersom evalueringstiden reduseres betraktelig.

Hva kan du gjøre med NumPy?

NumPy er enhver dataforskers venn, ganske enkelt på grunn av følgende årsaker:

• Utfør grunnleggende matriseoperasjoner som å legge til, trekke fra, dele opp, flate ut, indeksere og omforme matriser
• Bruk arrays for avanserte prosedyrer, inkludert stabling, splitting og kringkasting
• Arbeid med lineær algebra og DateTime-operasjoner
• Tren Pythons statistiske evner med NumPys funksjoner, alle med ett enkelt bibliotek

I slekt: NumPy-operasjoner for nybegynnere

3. Scikit-Learn

Machine Learning er en integrert del av en dataforskers liv, spesielt siden nesten alle former for automatisering ser ut til å hente sine grunnleggende egenskaper fra effektiviteten til maskinlæring.

Scikit-Learn er i praksis Pythons opprinnelige maskinlæringsbibliotek, som tilbyr dataforskere følgende algoritmer:

• SVM-er
• Tilfeldige skoger
• K-betyr gruppering
• Spektral gruppering
• Gjennomsnittlig skift, og
• Kryssvalidering

Effektivt trekker SciPy, NumPy og andre relaterte vitenskapelige pakker innen Python slutninger fra slike som Scikit-Learn. Hvis du jobber med Pythons nyanser av overvåket og uovervåket læringsalgoritmer, bør du vende deg til Scikit-Learn.

Dykk inn i verden av overvåkede læringsmodeller, inkludert Naive Bayes, eller nøye deg med å gruppere umerkede data med KMeans; valget er ditt.

Hva kan du gjøre med Scikit-Learn?

SciKit-Learn er et helt annet ballspill, siden funksjonene er ganske forskjellige fra resten av bibliotekene med Python.

Her er hva du kan gjøre med denne Scikit-Learn

• Klassifisering
• Gruppering
• Regresjon
• Dimensjonsreduksjon
• Modellvalg
• Forbehandling av data

Siden diskusjonen har beveget seg bort fra å importere og manipulere data, er det viktig å merke seg at Scikit-Learn modeller data og ikke manipulere det i noen form. Konklusjoner trukket fra disse algoritmene utgjør et viktig aspekt ved maskinlæringsmodeller.

4. Matplotlib

Visualiseringer kan ta dataplassene dine, hjelpe deg med å lage historier, 2D-figurer og legge inn plott i applikasjoner, alt med Matplotlib-biblioteket. Datavisualisering kan være i forskjellige former, alt fra histogrammer, spredningsplott, søyleplott, områdeplott og til og med kakeplott.

Hvert plottingsalternativ har sin unike relevans, og tar dermed hele ideen om datavisualisering opp et hakk.

I tillegg kan du bruke Matplotlib-biblioteket til å lage følgende former for diagrammer med dataene dine:

• Kakediagrammer
• Stengeltomter
• Konturplott
• Koggertomter
• Spektrogrammer

5. Seaborn

Seaborn er et annet datavisualiseringsbibliotek i Python. Imidlertid er det relevante spørsmålet, hvordan skiller Seaborn seg fra Matplotlib? Selv om begge pakkene markedsføres som datavisualiseringspakker, ligger den faktiske forskjellen i typen visualiseringer du kan utføre med disse to bibliotekene.

For det første, med Matplotlib, kan du bare lage grunnleggende plott, inkludert stolper, linjer, områder, scatter, etc. Men med Seaborn blir nivået på visualiseringer tatt opp et hakk, ettersom du får lage en rekke visualiseringer med mindre kompleksitet og færre syntakser.

Med andre ord kan du jobbe med visualiseringsferdighetene dine og utvikle dem basert på oppgavekravene dine med Seaborn.

Hvordan hjelper Seaborn deg?

• Bestem relasjonene dine mellom ulike variabler for å etablere en korrelasjon
• Beregn aggregert statistikk med kategoriske variabler
• Plott lineære regresjonsmodeller for å utvikle avhengige variabler og deres relasjoner
• Plott rutenett med flere plott for å utlede abstraksjoner på høyt nivå

I slekt: Hvordan lære Python gratis

Jobber smart med Python-biblioteker

Pythons åpen kildekode-natur og pakkedrevne effektivitet hjelper dataforskere med å utføre ulike funksjoner med dataene sine. Fra import og analyse til visualiseringer og maskinlæringstilpasninger, det er litt av noe for enhver type programmerer der ute.

7 viktige kommandoer for å komme i gang med Python for nybegynnere

Vil du lære Python, men vet ikke hvor du skal begynne? Begynn programmeringsreisen ved å lære disse grunnleggende kommandoene først.

Les Neste

Om forfatteren