5 datavetenskapsbibliotek för Python som alla dataforskare bör använda

Python, som språk, har blivit tidens behov. Den gör allt från att bygga, hantera och automatisera webbplatser till att analysera och bråka data. Dess verkligaste funktioner kommer i förgrunden när dataanalytiker, dataingenjörer och datavetare litar på att Python gör sina datas budgivning.

Pythons namn har blivit synonymt med datavetenskap, eftersom det används flitigt för att hantera och dra insikter från växande dataformulär.

Dess serie av bibliotek är bara toppen av isberget; många dataforskare börjar använda de tillgängliga biblioteken med en knapptryckning.

Hur kan Pythons bibliotek hjälpa till med datavetenskap?

Python är ett mångsidigt, mångfacetterat programmeringsspråk som fortsätter att blidka människor med sitt enkel att använda syntax, stora mängder av ändamålsspecifika bibliotek och en omfattande lista med analytiskt drivna funktioner.

De flesta Python-bibliotek är praktiska för att utföra detaljerad analys, visualiseringar, numerisk beräkning och till och med maskininlärning. Eftersom datavetenskap handlar om dataanalys och vetenskaplig beräkning, har Python hittat ett nytt hem för sig själv inom sin barm.

Några bästa datavetenskapsbibliotek inkluderar:

• Pandas
• NumPy
• Scikit-Learn
• Matplotlib
• Seaborn

Låt oss diskutera varje bibliotek för att se vad varje alternativ erbjuder blivande dataforskare.

Relaterad: Maskininlärningsprojektidéer för nybörjare

1. Pandas

Python Data Analysis Library eller Pandas är förmodligen ett av de vanligaste biblioteken som används inom Python. Dess flexibilitet, smidighet och serie av funktioner har gjort det till ett av de mest älskade biblioteken inom Python.

Eftersom datavetenskap börjar med datatvist, munging och analys, ger Pandas-biblioteket en stödjande hand för att göra dess funktioner ännu mer användbara. Biblioteket handlar om att läsa, manipulera, aggregera och visualisera data och konvertera allt till ett lättförståeligt format.

Du kan ansluta CSV-, TSV- eller till och med SQL-databaser och skapa en dataram med Pandas. En dataram är relativt symmetrisk till en statistisk mjukvarutabell eller till och med ett Excel-kalkylblad.

Pandas i ett nötskal

Här är några saker som omfattar Pandas funktioner i ett nötskal:

• Indexera, manipulera, byt namn på, sortera och slå samman datakällor inom dataram(ar)
• Du kan enkelt lägga till, uppdatera eller ta bort kolumner från en dataram
• Tilldela saknade filer, hantera saknade data eller NAN
• Rita din dataramsinformation med histogram och boxplots

Kort sagt, Pandas-biblioteket utgör basen på vilken själva kärnan i Pythons datavetenskapliga koncept vilar.

Relaterad: Pandas verksamhet för nybörjare

2. NumPy

Som namnet på ett träffande sätt kapslar in, används NumPy flitigt som ett array-bearbetningsbibliotek. Eftersom den kan hantera flerdimensionella arrayobjekt används den som en behållare för multidimensionella datautvärderingar.

NumPy-bibliotek består av en serie element, som vart och ett är av samma datatyp. En tupel av positiva heltal skiljer helst dessa datatyper åt. Måtten är kända som yxor, medan antalet axlar är känt som led. En array i NumPy kategoriseras som ndarray.

Om du måste utföra olika statistiska beräkningar eller arbeta med olika matematiska operationer, kommer NumPy att vara ditt förstahandsval. När du börjar arbeta med arrayer i Python kommer du att inse hur väl dina beräkningar fungerar, och hela processen är sömlös, eftersom utvärderingstiden minskar avsevärt.

Vad kan du göra med NumPy?

NumPy är alla dataforskares vän, helt enkelt på grund av följande skäl:

• Utför grundläggande arrayoperationer som addera, subtrahera, skiva, platta, indexera och omforma arrayer
• Använd arrayer för avancerade procedurer, inklusive stapling, delning och sändning
• Arbeta med linjär algebra och DateTime-operationer
• Träna Pythons statistiska funktioner med NumPys funktioner, alla med ett enda bibliotek

Relaterad: NumPy Operations för nybörjare

3. Scikit-Learn

Maskininlärning är en integrerad del av en dataforskares liv, särskilt eftersom nästan alla former av automatisering verkar härleda sina grunder från effektiviteten i maskininlärning.

Scikit-Learn är i praktiken Pythons inbyggda maskininlärningsbibliotek, som erbjuder datavetare följande algoritmer:

• SVMs
• Slumpmässiga skogar
• K- betyder klustring
• Spektral klustring
• Medelskifte, och
• Korsvalidering

Effektivt drar SciPy, NumPy och andra relaterade vetenskapliga paket inom Python slutsatser från sådana som Scikit-Learn. Om du arbetar med Pythons nyanser av övervakade och oövervakade inlärningsalgoritmer, bör du vända dig till Scikit-Learn.

Fördjupa dig i världen av övervakade inlärningsmodeller, inklusive Naive Bayes, eller nöj dig med att gruppera omärkta data med KMeans; valet är ditt.

Vad kan du göra med Scikit-Learn?

SciKit-Learn är ett helt annorlunda bollspel, eftersom dess funktioner skiljer sig ganska mycket från resten av biblioteken med Python.

Här är vad du kan göra med denna Scikit-Learn

• Klassificering
• Klustring
• Regression
• Dimensionell minskning
• Modellval
• Förbehandling av data

Eftersom diskussionen har gått bort från att importera och manipulera data är det viktigt att notera att Scikit-Learn modeller data och inte manipulera det i någon form. Slutsatser som dras från dessa algoritmer utgör en viktig aspekt av maskininlärningsmodeller.

4. Matplotlib

Visualiseringar kan ta dina dataplatser, hjälpa dig att skapa berättelser, 2D-figurer och bädda in plotter i applikationer, allt med Matplotlib-biblioteket. Datavisualisering kan vara i olika former, allt från histogram, spridningsdiagram, stapeldiagram, områdesdiagram och till och med cirkeldiagram.

Varje plottningsalternativ har sin unika relevans, och tar därmed upp hela idén med datavisualisering ett snäpp.

Dessutom kan du använda Matplotlib-biblioteket för att skapa följande former av diagram med dina data:

• Cirkeldiagram
• Stamtomter
• Konturplottar
• Quiver tomter
• Spektrogram

5. Seaborn

Seaborn är ett annat datavisualiseringsbibliotek inom Python. Men den relevanta frågan är hur skiljer sig Seaborn från Matplotlib? Även om båda paketen marknadsförs som datavisualiseringspaket, ligger den faktiska skillnaden i vilken typ av visualiseringar du kan utföra med dessa två bibliotek.

Till att börja med, med Matplotlib, kan du bara skapa grundläggande plotter, inklusive staplar, linjer, områden, scatter, etc. Men med Seaborn höjs nivån av visualiseringar ett snäpp, eftersom du får skapa en mängd olika visualiseringar med mindre komplexitet och färre syntaxer.

Med andra ord kan du arbeta med dina visualiseringsfärdigheter och utveckla dem utifrån dina uppgiftskrav med Seaborn.

Hur hjälper Seaborn dig?

• Bestäm dina relationer mellan olika variabler för att fastställa en korrelation
• Beräkna aggregerad statistik med kategoriska variabler
• Rita linjära regressionsmodeller för att utveckla beroende variabler och deras samband
• Rita rutnät med flera plotter för att härleda abstraktioner på hög nivå

Relaterad: Hur man lär sig Python gratis

Arbeta smart med Python-bibliotek

Pythons öppna källkod och paketdrivna effektivitet hjälper datavetare att utföra olika funktioner med sina data. Från import och analys till visualiseringar och maskininlärningsanpassningar, det finns lite av något för alla typer av programmerare där ute.

7 viktiga kommandon för att komma igång med Python för nybörjare

Vill du lära dig Python men vet inte var du ska börja? Börja din programmeringsresa genom att lära dig dessa grundläggande kommandon först.

Läs Nästa

Om författaren