Большинство разработчиков программного обеспечения и специалистов по обработке и анализу данных предпочитают библиотеки данных на Python для выполнения задач по обработке и анализу данных. Язык программирования Python можно использовать для оптимизации процессов, автоматизации задач и прогнозирования результатов среди других задач бизнес-аналитики. Можно обрабатывать данные с помощью vanilla Python; тем не менее, в Python есть несколько библиотек для обработки данных, которые упрощают работу с данными.
Библиотеки обработки данных в Python помогают разработчикам программного обеспечения и специалистам по обработке и анализу данных разными способами. Язык Python помогает разработчикам по всему миру создавать мобильные и компьютерные игры, а также различные другие корпоративные приложения. Компании требуют, чтобы разработчики и специалисты по обработке и анализу данных извлекали ценную информацию из массивных наборов данных, чтобы выжить в этом мире, ориентированном на данные, где спрос на релевантную информацию при покупке высок со стороны потребителей.
Прошло много времени с тех пор, как Python очаровывал ученых, занимающихся данными. Чем больше вы сотрудничаете или взаимодействуете с обучением, курсами, литературой, ресурсами и людьми в области науки о данных, тем более ценным активом окажутся эти знания о Python. В Python есть несколько важных библиотек для обработки данных, которые помогут вам отточить свои навыки работы с Python.
Вы наверняка слышали о некоторых библиотеках для обработки данных в Python, но уверены ли вы в том, какая из них будет для вас наиболее полезной?
Вот список из 5 лучших библиотек для обработки и анализа данных на Python для решения таких задач, как визуализация, моделирование и обработка:
1. Панды
Pandas — одна из самых известных библиотек Python для анализа и обработки данных. Панды предоставляют структуры данных и функциональные возможности для управления временными рядами и числовыми таблицами. Pandas — идеальное программное обеспечение для шуток или споров. Он предназначен для простой и быстрой визуализации, агрегации, чтения и обработки данных.
Программное обеспечение Pandas использует данные из базы данных SQL или файла TSV или CSV для создания объектов Python со столбцами и строками, известными как фрейм данных. Фрейм данных напоминает таблицы в статистических программах, таких как SPSS или Excel.
Чего можно добиться, используя Pandas?
● Коробчатая диаграмма или построение данных с помощью гистограммы
● Обрабатывать отсутствующие данные или NAN и вменять отсутствующие файлы.
● Удалить, добавить или обновить столбцы из фрейма данных.
● Объединение, сортировка, переименование, управление и индексирование фрейма данных.
Простота и эффективность вышеперечисленных задач делают Pandas привлекательной библиотекой Python для науки о данных.
2. NumPy
NumPy — одна из самых фундаментальных библиотек для обработки данных в Python. NumPy хорошо известен своей общей целью обработки массивов. Он предоставляет разработчикам и специалистам по данным инструменты и объекты многомерного массива для работы с массивами. NumPy очень эффективен, когда речь идет о содержании многомерных данных.
Основная цель NumPy — работать с многомерными и однородными массивами. Этот массив представляет собой таблицу чисел или элементов аналогичного типа данных, которая индексируется с помощью положительных целых чисел. В NumPy числа осей называются рангами, а измерения называются осями. Класс массива NumPy известен как ndarray или массив.
Массивы, которые используются для хранения значений похожих типов данных, обрабатываются с помощью NumPy. NumPy используется для облегчения векторизации и математических операций над массивами.
Чего можно добиться, используя NumPy?
● Усовершенствованная индексация и базовая нарезка в NumPy Python.
● Работа с линейной алгеброй или DateTime.
● Расширенные операции: Массивы вещания разбиты на разделы и массивы стеков.
● Основные операции: индексирование, изменение формы, сведение, нарезка, умножение и добавление массивов.
3. наука
SciPy, библиотека обработки данных на Python, использует массивы в качестве своей базовой структуры. Стек SciPy состоит из одного из самых основных пакетов — библиотеки SciPy. Теперь есть разница между библиотекой SciPy и стеком Scipy. SciPy является частью стека, построенного на объекте массива NumPy. Этот стек включает в себя такие инструменты, как SymPy, Pandas и Matlplotlib с дополнительными инструментами.
Библиотека SciPy состоит из модулей, которые облегчают выполнение эффективных математических процедур, таких как статистика, интеграция, оптимизация, интерполяция и линейная алгебра. Основная функциональность библиотеки SciPy основана на массивах NumPy и NumPy.
Библиотека SciPy состоит из различных модулей для выполнения задач научного программирования, таких как обработка сигналов, обыкновенные дифференциальные уравнения, исчисление, интегрирование и линейная алгебра.
4. Matplotlib
Matplotlib — одна из наиболее типичных библиотек для обработки данных в Python. Данные, визуализированные Matplotlib, можно использовать для создания историй. Также известно, что Matplotlib помогает в построении 2D-фигур.
Matplotlib помогает встраивать графики в приложения, предоставляя объектно-ориентированный интерфейс прикладного программирования (API). MATLAB, встроенный в язык Python, очень похож на эту библиотеку.
Чего можно добиться, используя Matplotlib?
Matplotlib в сочетании с некоторыми возможностями визуализации и усилиями может быть полезен при создании визуализаций, включая:
● Спектрограммы
● Колчанные сюжеты
● Контурные графики
● Стволовые участки
● Круговые диаграммы
● Гистограммы и гистограммы
● Земельные участки
● Диаграммы рассеяния
● Линейные графики
Matplotlib также помогает специалистам по данным и разработчикам программного обеспечения визуализировать легенды, сетки, объекты форматирования и метки.
5. ТензорФлоу
TensorFlow — одна из наиболее часто используемых библиотек для обработки данных в Python. Библиотека искусственного интеллекта (ИИ) TensorFlow с графами потоков данных помогает разработчикам программного обеспечения и специалистам по данным создавать многоуровневые многоуровневые крупномасштабные нейронные сети. TensorFlow также помогает обеспечить эффективное развертывание приложений на основе машинного обучения и создание моделей глубокого обучения. TensorFlow очень эффективен, когда он сводится к созданию данных, прогнозированию, обнаружению, пониманию, восприятию и классификации.
Чего можно добиться, используя TensorFlow?
● Распознавание звука/голоса:телекоммуникации, UX/UI, безопасность, автомобили, Интернет вещей.
● Обнаружение видео: аэропорты, безопасность, обнаружение угроз в играх, обнаружение движения.
● Временные ряды: рекомендации от Netflix, Google и Amazon.
● Распознавание лиц: умная разблокировка, добавление тегов к фотографиям, глубокое лицо Facebook.
● Текстовые приложения: умный ответ Gmail, переводчик Google, обнаружение угроз.
● Анализ настроений:в основном для CX или CRM.
Вывод
Вышеупомянутый список библиотек для обработки данных в Python далеко не полный! Экосистема Python облегчает использование различных других инструментов, которые могут помочь в эффективной работе по науке о данных. Разработчики программного обеспечения и специалисты по данным, работающие над проектами по обработке и анализу данных, используют эти инструменты, поскольку они важны для проектирования и создания высокопроизводительных моделей машинного обучения на языке программирования Python.
