Python — это мощный язык программирования, который широко используется в различных областях, включая машинное обучение, науку о данных и веб-разработку. Одной из причин популярности Python является огромное количество доступных для использования библиотек. В этой статье мы более подробно рассмотрим библиотеки Python и то, как их можно использовать в ваших проектах.
Что такое библиотека Python?
Библиотека Python — это набор предварительно написанного кода, который можно импортировать в программу для выполнения определенной задачи. Библиотеки полезны тем, что предоставляют набор функций и инструментов, которые можно использовать в различных проектах.
Существуют библиотеки, доступные практически для любой мыслимой задачи, включая научные вычисления, манипулирование данными, машинное обучение, веб-разработку и многое другое. Некоторые примеры популярных библиотек Python включают NumPy, Pandas, Scikit-learn и TensorFlow.
В этой статье мы обсудим некоторые из наиболее важных библиотек Python, которые вы должны знать как аналитик данных, потому что вы будете их часто использовать!
- Панды
Pandas — это мощная библиотека для обработки и анализа данных. Он предоставляет структуры данных для эффективного хранения больших наборов данных и инструменты для работы с ними. Он основан на двух основных структурах данных: «Серия» (одномерная, как список элементов) и «Фреймы данных» (двумерная, как таблица с несколькими столбцами). Pandas предоставляет простые в использовании структуры данных и инструменты анализа данных для обработки и манипулирования числовыми таблицами и данными временных рядов. Некоторые из основных особенностей панд:
· Чтение и запись данных из различных форматов файлов, таких как CSV, Excel, JSON, базы данных SQL и другие.
· Изучение и анализ наборов данных
· Обработка и очистка набора данных
· Объединение и объединение нескольких таблиц.
· Управление данными путем применения статистических функций, форматирования и многого другого.
2. пустышка
Numpy — это библиотека для работы с числовыми данными в Python. Он предоставляет функции для выполнения математических операций над массивами, таких как вычисление среднего и стандартного отклонения, а также инструменты для работы с матрицами и линейной алгеброй. Numpy часто используется вместе с Pandas для задач анализа данных. С помощью NumPy вы можете выполнять широкий спектр операций с числовыми данными, в том числе:
- Основные математические операции (например, сложение, вычитание, умножение и т. д.)
- Статистика (например, среднее значение, медиана, стандартное отклонение и т. д.)
- Линейная алгебра (например, умножение матриц, разложение по сингулярным числам и т. д.)
- Генерация случайных чисел
- Интерполяция и экстраполяция данных и многое другое!
3. Matplotlib
Matplotlib — мощная библиотека визуализации данных на Python. С его помощью вы можете создавать линейные графики, точечные диаграммы, гистограммы, планки погрешностей, гистограммы, гистограммы, круговые диаграммы, ящичные диаграммы и многие другие типы визуализации. Вы также можете настроить внешний вид графиков, например цвета, стили линий и пределы осей.
Вы можете использовать Matplotlib в блокнотах Jupyter, в скриптах Python или в автономных программах Python. Это очень гибкая библиотека, которую можно использовать для визуализации данных в различных контекстах.
4. Сиборн
Seaborn — еще одна библиотека визуализации данных, которую вам нужно знать как аналитику данных. Он построен на основе библиотеки Matplotlib и предоставляет высокоуровневый интерфейс для рисования привлекательных и информативных статистических графиков.
С помощью Seaborn вы можете создавать самые разные графики, включая линейные графики, диаграммы рассеяния, гистограммы, планки погрешностей, ящичные диаграммы, гистограммы и графики ядерной плотности. Вы также можете использовать Seaborn для визуализации статистических взаимосвязей в ваших данных, таких как линейная регрессия, корреляции и таблицы непредвиденных обстоятельств.
Seaborn — очень полезная библиотека для изучения и визуализации данных в различных контекстах. Он особенно хорошо подходит для использования в ноутбуках Jupyter и в рабочих процессах обработки данных.
5. Scikit-learn
Независимо от того, являетесь ли вы инженером по машинному обучению или просто аналитиком данных, важно иметь базовое представление о машинном обучении, и библиотека Scikit-learn вам очень поможет. Scikit-learn — библиотека для машинного обучения на Python. С помощью scikit-learn вы можете выполнять широкий спектр задач, в том числе:
- Классификация: Прогнозирование, к какой категории относится новое наблюдение, на основе обучающих данных.
- Регрессия: прогнозирование атрибута с непрерывным значением, связанного с объектом, на основе обучающих данных.
- Кластеризация: разделение набора наблюдений на группы (кластеры) на основе их сходства.
- Уменьшение размерности: уменьшение количества случайных переменных для рассмотрения путем получения набора основных переменных.
- Выбор модели: сравнение, проверка и выбор среди различных моделей.
- Предварительная обработка: извлечение признаков и нормализация
6. наука
Эта полезная библиотека включает модули для линейной алгебры, интеграции, оптимизации и статистики. Его основная функциональность была построена на NumPy, поэтому его массивы используют эту библиотеку. SciPy отлично подходит для всех видов проектов научного программирования (естественные, математические и инженерные). Он предлагает эффективные числовые процедуры, такие как численная оптимизация, интегрирование и другие в подмодулях. Обширная документация делает работу с этой библиотекой очень простой.
7. Керас
Keras — это высокоуровневая библиотека глубокого обучения, построенная на основе TensorFlow, Theano или CNTK. Он предоставляет удобный интерфейс для определения и обучения моделей глубокого обучения. С Керас вы можете:
- Создавайте и обучайте модели глубокого обучения, написав всего несколько строк кода.
- Экспериментируйте с различными архитектурами моделей и легко сравнивайте их производительность.
- Используйте предварительно обученные модели для общих задач и точно настраивайте их для своих конкретных нужд.
- Легко расширяйте библиотеку, написав свои собственные слои или используя внешние.
8. ПиТорч
PyTorch — это платформа, которая идеально подходит для специалистов по данным, которые хотят легко выполнять задачи глубокого обучения. С PyTorch вы можете:
- Создавайте и обучайте нейронные сети, уделяя особое внимание гибкости и скорости.
- Используйте библиотеку для задач компьютерного зрения, обработки естественного языка и других областей.
- Используйте графические процессоры для ускорения обучения моделей и логических выводов.
- Легко определяйте пользовательские архитектуры нейронных сетей и функции потерь.
- Используйте гибридный интерфейс PyTorch для плавного перехода между нетерпеливым и графическим режимами.
Заключение
Итак, вот оно… библиотеки Python, которые вы должны знать как аналитик данных. Есть много других библиотек Python, которые я не упомянул, но которые также полезны в вашей науке о данных. Прелесть науки о данных в том, что это постоянное обучение, и чем больше вы учитесь и практикуетесь, тем больше вы открываете для себя других интересных библиотек!
