Python долгое время был фаворитом специалистов по данным и сегодня является наиболее широко используемым языком программирования. Это потому, что он может удивить своих пользователей при выполнении задач и задач по науке о данных. Кроме того, Python — относительно простой язык для изучения, отладки и использования, и список его преимуществ можно продолжить. В прошлой статье мы рассмотрели Дорожную карту для науки о данных.
Python был создан с использованием необычных библиотек Python, которые программисты используют каждый день для решения проблем. В этой статье мы рассмотрим пять наиболее важных библиотек Python для решения задач науки о данных.
1. НУМПИ
pip install numpy
NumPy, также известный как Numerical Python, является одним из самых основных пакетов Python. Это пакет обработки массивов общего назначения, который предоставляет высокопроизводительные многомерные объекты, известные как массивы, а также инструменты для взаимодействия с ними. NumPy также включает многомерные массивы, а также функции и операторы, которые эффективно работают с этими массивами, что делает его полезным контейнером для общих многомерных данных.
2. ПАНДА
pip install pandas
Pandas — это бесплатная библиотека для обработки и анализа данных с открытым исходным кодом, написанная на Python. Он не только обеспечивает высокую производительность, но также имеет простые структуры данных и инструменты анализа данных для размеченных данных на языке программирования Python. Он активно используется для анализа и очистки данных, имеет около 17 000 комментариев на GitHub и активное сообщество из 1200 участников. Pandas предлагает быстрые и гибкие структуры данных, такие как компакт-диски с фреймами данных, которые предназначены для быстрой и интуитивно понятной работы со структурированными данными.
3. СКИПИ
pip install scipy
SciPy (произносится как «Sigh Pie») — это бесплатный язык программирования с открытым исходным кодом для математики, науки и техники. NumPy, обеспечивающий удобную и быструю работу с N-мерными массивами, используется библиотекой SciPy. Библиотека SciPy предназначена для работы с массивами NumPy и включает в себя множество удобных и эффективных числовых процедур, таких как числовое интегрирование и процедуры оптимизации. Они работают вместе со всеми популярными операционными системами, просты в установке и совершенно бесплатны. NumPy и SciPy просты в использовании, но настолько мощны, что на них полагаются некоторые ведущие ученые и инженеры мира. Попробуйте SciPy, если вам нужно манипулировать числами на компьютере и отображать или публиковать результаты.
4. МАТПЛОТЛИБ
pip install matplotlib
Matplotlib — это библиотека Python, которая позволяет создавать статические, анимированные и интерактивные визуализации. Это, без сомнения, любимая и обязательная библиотека Python для многих людей. Визуализации Matplotlib одновременно мощные и красивые. Это библиотека для построения графиков Python с более чем 26 000 комментариев на GitHub и процветающим сообществом из более чем 700 участников. Он широко используется для визуализации данных из-за генерируемых им графиков и графиков. Matplotlib может создать любую визуализацию с небольшими усилиями и намеком на возможности визуализации. Примерами являются линейные графики, точечные диаграммы, диаграммы с площадями, круговые диаграммы, контурные диаграммы и спектрограммы. В общем, все, что можно нарисовать!
5. МОРСКОЙ БОРН
pip install seaborn
Seaborn — это библиотека для создания статистической графики на Python. Он построен на основе matplotlib и тесно интегрирован со структурами данных pandas. Seaborn — это библиотека визуализации данных, построенная на основе Matplotlib, которая предоставляет высокоуровневый интерфейс для создания визуально привлекательных и информативных статистических графиков. Проще говоря, Seaborn — это расширение Matplotlib с расширенными функциями. Короче говоря, Matplotlib используется для базового построения графиков; столбцы, круговые диаграммы, линии, точечные диаграммы и т. д., в то время как Seaborn предоставляет множество шаблонов визуализации, которые менее сложны и требуют меньшего синтаксиса.
