5 Data Science-bibliotheken voor Python die elke datawetenschapper zou moeten gebruiken

Python, als een taal, is de behoefte van het uur geworden. Het doet alles, van het bouwen, beheren en automatiseren van websites tot het analyseren en ruziën van gegevens. De meest echte functionaliteiten komen naar voren wanneer data-analisten, data-engineers en datawetenschappers Python vertrouwen om hun gegevens te bieden.

De naam Python is synoniem geworden voor datawetenschap, omdat het veel wordt gebruikt om inzichten uit snelgroeiende gegevensformulieren te beheren en te verkrijgen.

De reeks bibliotheken is slechts het topje van de ijsberg; veel datawetenschappers beginnen de beschikbare bibliotheken met één druk op de knop te gebruiken.

Hoe kunnen de bibliotheken van Python helpen met datawetenschap?

Python is een veelzijdige, veelzijdige programmeertaal die mensen blijft sussen met zijn gebruiksvriendelijke syntaxis, een groot aantal doelspecifieke bibliotheken en een uitgebreide lijst met analytische functionaliteiten.

De meeste Python-bibliotheken zijn handig voor het uitvoeren van gedetailleerde analyses, visualisaties, numeriek computergebruik en zelfs machine learning. Omdat datawetenschap draait om data-analyse en wetenschappelijk computergebruik, heeft Python een nieuw thuis gevonden in zijn schoot.

Enkele beste data science-bibliotheken zijn onder meer:

• Panda's
• NumPy
• Scikit-Leren
• Matplotlib
• Seaborn

Laten we elke bibliotheek bespreken om te zien wat elke optie te bieden heeft aan beginnende datawetenschappers.

Verwant: Ideeën voor machine learning-projecten voor beginners

1. Panda's

Python Data Analysis Library of Pandas is waarschijnlijk een van de meest gebruikte bibliotheken binnen Python. De flexibiliteit, behendigheid en reeks functies hebben het tot een van de meest geliefde bibliotheken binnen Python gemaakt.

Aangezien datawetenschap begint met data-ruzie, munging en analyse, helpt de Pandas-bibliotheek een ondersteunende hand om de functionaliteiten nog nuttiger te maken. Bij de bibliotheek draait alles om het lezen, manipuleren, aggregeren en visualiseren van gegevens en alles omzetten in een gemakkelijk te begrijpen formaat.

U kunt CSV-, TSV- of zelfs SQL-databases verbinden en een dataframe maken met Pandas. Een dataframe is relatief symmetrisch ten opzichte van een statistische softwaretabel of zelfs een Excel-spreadsheet.

Panda's in een notendop

Hier zijn enkele dingen die de functionaliteiten van Panda's in een notendop omvatten:

• Indexeer, manipuleer, hernoem, sorteer en voeg databronnen samen binnen dataframe(s)
• U kunt eenvoudig kolommen toevoegen, bijwerken of verwijderen uit een gegevensframe
• Ontbrekende bestanden toewijzen, ontbrekende gegevens of NAN's afhandelen
• Plot uw dataframe-informatie met histogrammen en boxplots

Kortom, de Pandas-bibliotheek vormt de basis waarop de essentie van Pythons datawetenschapsconcepten rust.

Verwant: Panda's-operaties voor beginners

2. NumPy

Zoals de naam treffend aangeeft, wordt NumPy veel gebruikt als een array-verwerkingsbibliotheek. Omdat het multidimensionale array-objecten kan beheren, wordt het gebruikt als een container voor multidimensionale gegevensevaluaties.

NumPy-bibliotheken bestaan ​​uit een reeks elementen, die elk van hetzelfde gegevenstype zijn. Idealiter scheidt een tupel van positieve gehele getallen deze gegevenstypen. De afmetingen staan ​​bekend als: assen, terwijl het aantal assen bekend staat als gelederen. Een array in NumPy is gecategoriseerd als ndarray.

Als u verschillende statistische berekeningen moet uitvoeren of aan verschillende wiskundige bewerkingen moet werken, is NumPy uw eerste keuze. Wanneer u met arrays in Python gaat werken, zult u zich realiseren hoe goed uw berekeningen werken, en het hele proces is naadloos, aangezien de evaluatietijd aanzienlijk wordt ingekort.

Wat kunt u doen met NumPy?

NumPy is de vriend van elke datawetenschapper, simpelweg om de volgende redenen:

• Basisbewerkingen voor arrays uitvoeren, zoals arrays optellen, aftrekken, segmenteren, afvlakken, indexeren en opnieuw vormgeven
• Gebruik arrays voor geavanceerde procedures, waaronder stapelen, splitsen en uitzenden
• Werken met lineaire algebra en DateTime-bewerkingen
• Oefen de statistische mogelijkheden van Python uit met de functies van NumPy, allemaal met een enkele bibliotheek

Verwant: NumPy-bewerkingen voor beginners

3. Scikit-Leren

Machine Learning is een integraal onderdeel van het leven van een datawetenschapper, vooral omdat bijna alle vormen van automatisering hun basis lijken te ontlenen aan de efficiëntie van machine learning.

Scikit-Learn is in feite de native machine learning-bibliotheek van Python, die datawetenschappers de volgende algoritmen biedt:

• SVM's
• Willekeurige bossen
• K-betekent clustering
• Spectrale clustering
• Gemiddelde verschuiving, en
• Kruisvalidatie

In feite trekken SciPy, NumPy en andere gerelateerde wetenschappelijke pakketten binnen Python conclusies van bijvoorbeeld Scikit-Learn. Als u werkt met Python's nuances van begeleide en niet-gesuperviseerde leeralgoritmen, moet u zich wenden tot Scikit-Learn.

Duik in de wereld van leermodellen onder toezicht, waaronder Naive Bayes, of doe het met het groeperen van niet-gelabelde gegevens met KMeans; de keuze is aan jou.

Wat kunt u doen met Scikit-Learn?

SciKit-Learn is een heel ander balspel, omdat de functies behoorlijk verschillen van de rest van de bibliotheken met Python.

Dit is wat je kunt doen met deze Scikit-Learn

• Classificatie
• clustering
• regressie
• Dimensionale reductie
• Modelselectie
• Voorbewerking van gegevens

Aangezien de discussie is afgestapt van het importeren en manipuleren van gegevens, is het essentieel op te merken dat Scikit-Learn modellen gegevens en niet manipuleren het in welke vorm dan ook. Inferenties uit deze algoritmen vormen een belangrijk aspect van machine learning-modellen.

4. Matplotlib

Visualisaties kunnen uw gegevens plaatsen, u helpen bij het maken van verhalen, 2D-figuren en het insluiten van plots in toepassingen, allemaal met de Matplotlib-bibliotheek. Gegevensvisualisatie kan verschillende vormen hebben, variërend van histogrammen, spreidingsgrafieken, staafgrafieken, oppervlaktegrafieken en zelfs taartgrafieken.

Elke plotoptie heeft zijn unieke relevantie, waardoor het hele idee van datavisualisatie naar een hoger niveau wordt getild.

Bovendien kunt u de Matplotlib-bibliotheek gebruiken om de volgende diagramvormen met uw gegevens te maken:

• Taartpunten
• Stamplots
• contourplots
• Quiver plots
• Spectrogrammen

5. Seaborn

Seaborn is een andere datavisualisatiebibliotheek binnen Python. De relevante vraag is echter, hoe verschilt Seaborn van Matplotlib? Hoewel beide pakketten op de markt worden gebracht als pakketten voor gegevensvisualisatie, ligt het werkelijke verschil in het type visualisaties dat u met deze twee bibliotheken kunt uitvoeren.

Om te beginnen kunt u met Matplotlib alleen basisplots maken, inclusief staven, lijnen, gebieden, verstrooiing, enz. Met Seaborn wordt het niveau van visualisaties echter een tandje hoger, omdat u een verscheidenheid aan visualisaties kunt maken met minder complexiteit en minder syntaxis.

Met andere woorden, u kunt met Seaborn aan uw visualisatievaardigheden werken en deze ontwikkelen op basis van uw taakvereisten.

Hoe helpt Seaborn u?

• Bepaal uw relaties tussen verschillende variabelen om een ​​correlatie vast te stellen
• Bereken geaggregeerde statistieken met categorische variabelen
• Lineaire regressiemodellen plotten om afhankelijke variabelen en hun relaties te ontwikkelen
• Plot rasters met meerdere plotten om abstracties op hoog niveau af te leiden

Verwant: Hoe Python gratis te leren

Slim werken met Python-bibliotheken

Het open-source karakter van Python en de pakketgestuurde efficiëntie helpen datawetenschappers in grote mate bij het uitvoeren van verschillende functies met hun data. Van importeren en analyseren tot visualisaties en aanpassingen aan machine learning, er is iets voor elk type programmeur dat er is.

7 essentiële commando's om aan de slag te gaan met Python voor beginners

Wil je Python leren, maar weet je niet waar te beginnen? Begin uw programmeerreis door eerst deze fundamentele commando's te leren.

Lees volgende

Over de auteur