Простое введение в 8 наиболее важных библиотек Python для науки о данных
Введение
Python предлагает огромное количество библиотек для Data Science. Если вы начнете изучать науку о данных, вы можете почувствовать себя подавленным. Как если бы вы стояли в большом зале библиотеки Тринити-колледжа в Дублине. Мы прольем свет на эти библиотеки и представим наиболее важные из них.
Обзор
В этой статье мы обсудим 8 наиболее важных библиотек Python для Data Science:
- Панды
- NumPy
- SciPy
- Матплотлиб
- Сиборн
- Skicit-Learn
- Керас
- ТензорФлоу
Библиотека панд
Если вы начнете изучать науку о данных, вам придется использовать Pandas. Эта библиотека является обязательной в сообществе специалистов по данным. Мы используем его для подготовки данных для машинного обучения. Это пакет с открытым исходным кодом для следующих функций:
- загрузка структур данных,
- очистка структур данных,
- анализ структур данных,
- и манипулирование структурами данных.
Библиотека Нампи
NumPy (Numerical Python) — один из основных пакетов Python. Мы используем его для научных вычислений и математических операций. Он предоставляет основные типы данных, от которых происходят многие другие структуры данных. Он включает в себя линейную алгебру, векторы, матрицы и ключевую функциональность случайных чисел. С NumPy мы можем работать с массивами и объектами массива.
Библиотека SciPy
Как и NumPy, SciPy (Scientific Python) является основным пакетом научных вычислений. Мы произносим это Sigh Pie. Он расширяет NumPy. Он предоставляет множество статистических инструментов, инструментов обработки сигналов и других функций.
Библиотека matplotlib
Это пакет визуализации данных. Это основная библиотека Python для создания графиков и графиков наборов данных. Это также базовый пакет, из которого происходят другие библиотеки построения графиков Python. Мы можем использовать его для построения точек данных в 2D-пространстве с помощью NumPy.
Библиотека сиборн
Эта библиотека представляет собой библиотеку для построения графиков и визуализации данных, созданную поверх matplotlib. Он предоставляет привлекательные цвета и стили линий, а также множество стандартных шаблонов построения графиков. Но графика в Seaborn лучше, чем в matplotlib.
Библиотека skicit-learn
Библиотека skicit-learn — это библиотека машинного обучения Python. Он предоставляет несколько методов интеллектуального анализа данных, моделирования и анализа в простом API. Он включает множество алгоритмов машинного обучения из коробки. Эти алгоритмы относятся к методам классификации, регрессии и кластеризации.
Библиотека TensorFlow
TensorFlow — это пакет с открытым исходным кодом для Python. Мы используем его для многих задач. Но основное внимание уделяется обучению глубоких нейронных сетей.
Библиотека Керас
Keras — это пакет с открытым исходным кодом для Python. Keras работает поверх TensorFlow. Он действует как интерфейс для библиотеки TensorFlow. Это упрощает реализацию нейронных сетей.
Следите за обновлениями
В ближайшие недели мы обсудим некоторые из этих библиотек более подробно и приведем их примеры.
Если вам понравилась эта статья, пожалуйста, похлопайте в ладоши. Если вы хотите читать похожие статьи от меня, подпишитесь на меня, чтобы получать электронные письма всякий раз, когда я публикую новую статью.
Ссылки:
Чопра, Р., Англия, А. и Алаудин, М. Н. (2019) Наука о данных с помощью Python. 1-е изд. Издательство Пакет. Доступно по адресу: https://www.perlego.com/book/1031662/data-science-with-python-combine-python-with-machine-learning-principles-to-discover-hidden-patterns-in-raw- data-pdf» (дата обращения: 8 марта 2023 г.).
Джонстон, Б. и Матур, И. (2019) Прикладное контролируемое обучение с помощью Python. 1-е изд. Издательство Пакет. Доступно по адресу: https://www.perlego.com/book/962337/applied-supervised-learning-with-python-use-scikitlearn-to-build-predictive-models-from-realworld-datasets-and-prepare- себе-для-будущего-машинного обучения-pdf (дата обращения: 8 марта 2023 г.).