Python, come linguaggio, è diventato il bisogno del momento. Fa di tutto, dalla creazione, gestione e automazione di siti Web all'analisi e alla gestione dei dati. Le sue funzionalità più vere emergono quando analisti di dati, ingegneri di dati e scienziati di dati si affidano a Python per eseguire gli ordini dei loro dati.
Il nome di Python è diventato sinonimo di scienza dei dati, poiché è ampiamente utilizzato per gestire e trarre informazioni da moduli di dati in rapida crescita.
La sua serie di biblioteche è solo la punta dell'iceberg; molti data scientist stanno iniziando a utilizzare le librerie disponibili con un clic di un pulsante.
In che modo le librerie di Python possono aiutare con la scienza dei dati?
Python è un linguaggio di programmazione versatile e sfaccettato che continua a soddisfare le persone con i suoi sintassi semplice da usare, vasta gamma di librerie specifiche per scopi e un ampio elenco di strumenti analitici funzionalità.
La maggior parte delle librerie Python è utile per eseguire analisi dettagliate, visualizzazioni, calcolo numerico e persino apprendimento automatico. Poiché la scienza dei dati riguarda l'analisi dei dati e il calcolo scientifico, Python ha trovato una nuova casa nel suo seno.
Alcune migliori librerie di data science includono:
- panda
- NumPy
- Scikit-Impara
- Matplotlib
- Seaborn
Discutiamo ogni libreria per vedere cosa offre ciascuna opzione ai data scientist in erba.
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1. panda
Python Data Analysis Library o Pandas è probabilmente una delle librerie più comuni utilizzate in Python. La sua flessibilità, agilità e serie di funzioni l'hanno resa una delle librerie più amate all'interno di Python.
Dal momento che la scienza dei dati inizia con la gestione, la manipolazione e l'analisi dei dati, la libreria Pandas offre una mano di supporto per rendere le sue funzionalità ancora più utili. La libreria riguarda la lettura, la manipolazione, l'aggregazione e la visualizzazione dei dati e la conversione di tutto in un formato di facile comprensione.
Puoi connettere database CSV, TSV o anche SQL e creare un frame di dati con Pandas. Un frame di dati è relativamente simmetrico rispetto a una tabella di software statistico o persino a un foglio di calcolo Excel.
Panda in poche parole
Ecco alcune cose che racchiudono le funzionalità di Panda in poche parole:
- Indicizzare, manipolare, rinominare, ordinare e unire origini dati all'interno di frame di dati
- Puoi aggiungere, aggiornare o eliminare facilmente colonne da un frame di dati
- Assegna file mancanti, gestisci dati mancanti o NAN
- Traccia le informazioni sul frame di dati con istogrammi e box plot
In breve, la libreria Pandas costituisce la base su cui poggia l'essenza stessa dei concetti di data science di Python.
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2. NumPy
Come il nome incapsula giustamente, NumPy è ampiamente utilizzato come libreria per l'elaborazione di array. Poiché può gestire oggetti array multidimensionali, viene utilizzato come contenitore per valutazioni di dati multidimensionali.
Le librerie NumPy sono costituite da una serie di elementi, ognuno dei quali è dello stesso tipo di dati. Una tupla di interi positivi separa idealmente questi tipi di dati. Le dimensioni sono note come assi, mentre il numero di assi è noto come ranghi. Un array in NumPy è classificato come ndarray.
Se devi eseguire vari calcoli statistici o lavorare su diverse operazioni matematiche, NumPy sarà la tua prima scelta. Quando inizi a lavorare con gli array in Python, ti renderai conto di come funzionano bene i tuoi calcoli e l'intero processo è senza soluzione di continuità, poiché il tempo di valutazione si riduce considerevolmente.
Cosa puoi fare con NumPy?
NumPy è amico di ogni data scientist, semplicemente per i seguenti motivi:
- Esegui operazioni di array di base come aggiungi, sottrai, affetta, appiattisci, indicizza e rimodella gli array
- Usa array per procedure avanzate, inclusi stacking, splitting e broadcasting
- Lavora con l'algebra lineare e le operazioni DateTime
- Esercita le capacità statistiche di Python con le funzioni di NumPy, tutte con una singola libreria
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3. Scikit-Impara
L'apprendimento automatico è parte integrante della vita di un data scientist, soprattutto perché quasi tutte le forme di automazione sembrano derivare le proprie basi dall'efficienza dell'apprendimento automatico.
Scikit-Learn è effettivamente la libreria di machine learning nativa di Python, che offre ai data scientist i seguenti algoritmi:
- SVM
- Foreste casuali
- K significa clustering
- Raggruppamento spettrale
- Spostamento medio, e
- Convalida incrociata
In effetti, SciPy, NumPy e altri pacchetti scientifici correlati all'interno di Python traggono deduzioni da Scikit-Learn. Se stai lavorando con le sfumature di Python degli algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato, dovresti rivolgerti a Scikit-Learn.
Immergiti nel mondo dei modelli di apprendimento supervisionato, incluso Naive Bayes, o accontentati del raggruppamento di dati non etichettati con KMeans; la scelta è tua.
Cosa puoi fare con Scikit-Learn?
SciKit-Learn è un gioco completamente diverso, poiché le sue caratteristiche sono molto diverse dal resto delle librerie con Python.
Ecco cosa puoi fare con questo Scikit-Learn
- Classificazione
- Raggruppamento
- Regressione
- Riduzione dimensionale
- Selezione del modello
- Pre-trattamento dei dati
Poiché la discussione si è spostata dall'importazione e dalla manipolazione dei dati, è essenziale notare che Scikit-Learn Modelli dati e non manipolare esso in qualsiasi forma. Le inferenze tratte da questi algoritmi costituiscono un aspetto importante dei modelli di apprendimento automatico.
4. Matplotlib
Le visualizzazioni possono prendere i tuoi dati, aiutarti a creare storie, figure 2D e incorporare grafici nelle applicazioni, il tutto con la libreria Matplotlib. La visualizzazione dei dati può essere in diverse forme, che vanno da istogrammi, grafici a dispersione, grafici a barre, grafici ad area e persino grafici a torta.
Ogni opzione di stampa ha la sua rilevanza unica, portando così l'intera idea di visualizzazione dei dati su una tacca.
Inoltre, puoi utilizzare la libreria Matplotlib per creare le seguenti forme di grafici con i tuoi dati:
- Grafici a torta
- Trame staminali
- Grafici di contorno
- trame faretra
- spettrogrammi
5. Seaborn
Seaborn è un'altra libreria di visualizzazione dei dati all'interno di Python. Tuttavia, la domanda pertinente è: in che modo Seaborn differisce da Matplotlib? Anche se entrambi i pacchetti sono commercializzati come pacchetti di visualizzazione dei dati, la differenza effettiva risiede nel tipo di visualizzazioni che è possibile eseguire con queste due librerie.
Per cominciare, con Matplotlib, puoi creare solo grafici di base, inclusi barre, linee, aree, dispersione, ecc. Tuttavia, con Seaborn, il livello delle visualizzazioni aumenta di livello, poiché si arriva a creare una varietà di visualizzazioni con minore complessità e meno sintassi.
In altre parole, puoi lavorare sulle tue capacità di visualizzazione e svilupparle in base ai requisiti delle tue attività con Seaborn.
In che modo Seaborn ti aiuta?
- Determina le tue relazioni tra le varie variabili per stabilire una correlazione
- Calcola statistiche aggregate con variabili categoriali
- Tracciare modelli di regressione lineare per sviluppare variabili dipendenti e le loro relazioni
- Traccia griglie multi-trama per derivare astrazioni di alto livello
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Lavorare in modo intelligente con le librerie Python
La natura open source di Python e le efficienze basate sui pacchetti sono molto utili per aiutare i data scientist a svolgere varie funzioni con i loro dati. Dall'importazione e analisi alle visualizzazioni e agli adattamenti di apprendimento automatico, c'è qualcosa per ogni tipo di programmatore là fuori.
Vuoi imparare Python ma non sai da dove cominciare? Inizia il tuo viaggio di programmazione imparando prima questi comandi fondamentali.
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