Python, широко используемый язык программирования, стал чрезвычайно популярным в техническом сообществе. Его простота, удобочитаемость и обширная коллекция библиотек сделали его предпочтительным выбором для разработчиков. Библиотеки играют решающую роль в Python, предлагая готовые инструменты и функции, которые помогают разработчикам легче решать сложные проблемы. В этом блоге мы рассмотрим основные библиотеки Python для науки о данных, раскроем их мощь и потенциал в извлечении ценных идей из данных. Давайте вместе отправимся в это увлекательное путешествие и откроем чудеса этих библиотек!
NumPy
NumPy (https://numpy.org/), сокращение от Numerical Python, уже давно является краеугольным камнем числовых вычислений в Python. Он предоставляет структуры данных, алгоритмы и связующие библиотеки, необходимые для большинства научных приложений, использующих числовые данные в Python. Он также содержит
- Быстрый и эффективный многомерный массив
- Функции для выполнения поэлементных вычислений
- Инструменты для чтения и записи наборов данных на основе массива на диск
- Линейная алгебра, преобразование Фурье, генерация случайных чисел
- Зрелый C API для включения расширения Python
- Он действует как контейнер для передачи данных между алгоритмами и библиотеками.
панды
Pandas (https://pandas.pydata.org/) предоставляет высокоуровневые структуры данных и функции, разработанные для того, чтобы сделать работу со структурированными и табличными данными интуитивно понятной и гибкой.
Pandas сочетает в себе идеи NumPy, связанные с вычислениями массивов, с возможностями манипулирования данными, имеющимися в электронных таблицах или реляционных базах данных (таких как sql). Он предоставляет функции индексирования, позволяющие изменять форму, нарезать и нарезать кубиками, выполнять агрегирование и выбирать подмножество данных.
Основные объекты в пандах
- кадр данных
- Структуры данных, ориентированные на столбцы, с метками строк и столбцов.
- Объекты одномерного массива
- Структуры данных с помеченными осями, поддерживающими автоматическое или явное выравнивание данных
- Интегрированная функциональность временных рядов
- Одни и те же структуры данных обрабатывают как данные временных рядов, так и данные, не относящиеся к временным рядам.
- Арифметические операции
- Гибкая обработка недостающих данных
- Слияние и другие реляционные операции, встречающиеся в популярных базах данных (на основе SQL) и т. д.
matplotlib
Matplotlib (https://matplotlib.org/) — популярная библиотека Python для создания графиков и других визуализаций двухмерных данных. Он предназначен для создания сюжетов, пригодных для публикаций. В то время как другие — это библиотеки визуализации, доступные для программистов на Python.
IPython и Jupyter
IPython (https://ipython.org/) — лучший интерактивный интерпретатор Python. Хотя IPython сам по себе не предоставляет каких-либо вычислительных инструментов или инструментов для анализа данных, он предназначен как для интерактивных вычислений, так и для разработки программного обеспечения.
Python является интерпретируемым языком, он поддерживает рабочий процесс выполнение-исследование, а не рабочий процесс редактирование-компиляция-запуск во многих других языках программирования.
SciPy
SciPy (https://scipy.org/) — это набор пакетов, решающих ряд фундаментальных проблем научных вычислений. Вот некоторые из инструментов, которые содержат различные модули.
- scipy.integrate:процедуры численного интегрирования и программы решения дифференциальных уравнений.
- scipy.linalg: алгоритмы линейной алгебры и разложения матриц.
- scipy.optimize: оптимизаторы функций и алгоритмы поиска корня.
- scipy.signal: инструменты обработки сигналов.
- scipy.sparse: разреженные матрицы и алгоритмы поиска корней.
- scipy.special: оболочка вокруг SPECFUN, библиотеки FORTRAN, реализующей множество общих математических функций, таких как гамма-функция.
- scipy.stats: стандартное непрерывное и дискретное распределение вероятностей (функции плотности, выборки, функции непрерывного распределения), различные статистические тесты и более описательная статистика.
научное обучение
Scikit-learn (https://scikit-learn.org/stable/) становится ведущим набором инструментов машинного обучения общего назначения для программистов на Python.
- Классификация: SVM, ближайшие соседи, случайный лес и т. д.
- Регрессия: лассо, гребень, линейная регрессия, ElasticNet и т. д.
- Кластеризация: k-средние, спектральная кластеризация
- Уменьшение размерности: PCA, выбор признаков, матричная факторизация
- Выбор модели: поиск по сетке, перекрестная проверка, метрики
- Предварительная обработка: извлечение признаков и нормализация
статистические модели
Statsmodels (https://www.statsmodels.org/stable/index.html) — это пакет статистического анализа, который содержит алгоритмы для классической статистики и эконометрики.
Он включает такие подмодули, как
- Модели регрессии: линейная регрессия, обобщенные линейные модели, надежные линейные модели, линейные модели смешанных эффектов и т. д.
- Дисперсионный анализ (ANOVA)
- Анализ временных рядов: AR, ARMA, ARIMA, VAR и другие модели
- Непараметрические методы: оценка плотности ядра, регрессия ядра.
- Визуализация результатов статистической модели
статистические модели в большей степени ориентированы на статистические выводы, предоставляя оценки неопределенности и p-значения для параметров. scikit-learn, напротив, больше основан на предсказаниях.
В этом блоге мы лишь коснулись основных библиотек Python. Есть множество других библиотек, которые стоит изучить, например TensorFlow и PyTorch, которые завоевали популярность в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Если вам интересно узнать больше о библиотеках Python, вы можете обратиться к официальной документации Python по адресу https://docs.python.org/3/library/. Он предоставляет исчерпывающий ресурс для знакомства с широким спектром библиотек и их функций 🙏.