Содержание
Python стал популярным языком программирования для науки о данных благодаря своей универсальности, удобочитаемости и обширным библиотекам, подходящим для аналитики. Python дает специалистам по обработке данных возможность обрабатывать данные, визуализировать идеи, строить статистические модели и обмениваться воспроизводимым кодом. Будь то машинное обучение, аналитика или визуализация данных, Python предоставляет гибкую среду разработки для удовлетворения различных потребностей в области науки о данных.
Базовые библиотеки Python для науки о данных
Своей популярностью в науке о данных Python во многом обязан доступным мощным библиотекам. NumPy предоставляет многомерные массивы и матрицы для хранения и вычислений числовых данных. В Pandas есть фреймы данных для организации и анализа табличных данных и данных временных рядов с помощью операций, подобных SQL. Matplotlib позволяет создавать 2D-графики и графические визуализации. Seaborn использует Matplotlib для статистической визуализации. SciPy содержит оптимизацию, линейную алгебру, интеграцию и статистические процедуры.
Чтение и запись данных в Python
Python предоставляет множество возможностей для импорта данных из внешних источников. Плоские файлы, такие как CSV, можно прочитать с помощью библиотеки csv. В NumPy есть методы для загрузки данных из массивов или текстовых файлов в массивы. Pandas может считывать в фреймы данных многие типы файлов, такие как CSV, JSON, Excel, базы данных SQL и таблицы HTML. Классы StringIO и BytesIO позволяют считывать текстовые и двоичные потоки в память. Популярные модули обработки данных, такие как TensorFlow, PyTorch, OpenCV, позволяют загружать распространенные форматы данных. Узнать больше
Визуализация данных с помощью Matplotlib и Seaborn
Библиотеки визуализации Python позволяют ученым, работающим с данными, передавать идеи посредством привлекательной графики. Matplotlib может создавать сложные двумерные графики, включая диаграммы рассеяния, гистограммы, гистограммы, диаграммы ошибок, тепловые карты и многое другое. Seaborn предоставляет удобные функции высокого уровня для статистически ориентированной визуализации, такой как графики распределения, регрессионный анализ, временные ряды, кластеры и матрицы. Pandas интегрируется с Matplotlib, что позволяет строить графики непосредственно на кадрах данных.
Манипулирование и очистка данных с помощью Pandas
Pandas предоставляет быстрые и гибкие структуры данных для работы со структурированными данными. Его класс DataFrame позволяет вам нарезать, нарезать кубиками, изменять форму, объединять, объединять и преобразовывать наборы данных для анализа. Векторизованные строковые операции Pandas упрощают очистку запутанных реальных данных. Такие операции, как удаление недостающих данных, нормализация данных, объединение, фиктивные переменные и пользовательские преобразования данных, могут выполняться очень эффективно. Это облегчает важный процесс обработки данных.
Статистический анализ с помощью StatsModels и SciPy
Python обладает обширными математическими и статистическими возможностями через SciPy и StatsModels. SciPy содержит многомерные статистические тесты, регрессионные модели, статистические распределения, проверку гипотез и многое другое. StatsModels предоставляет классы для регрессионного анализа, такие как обобщенные линейные модели, анализ временных рядов, ANOVA и многое другое. С помощью этих библиотек Python может выполнять статистические тесты, проверку модели, дисперсионный анализ, оценку параметров и другие важные методы.
Машинное обучение с Scikit-Learn
Scikit-Learn предоставляет надежный набор инструментов для задач машинного обучения, таких как классификация, регрессия, кластеризация, уменьшение размерности и выбор модели. Его API последовательен и прост в освоении. Scikit-Learn поддерживает контролируемое и неконтролируемое обучение, включая такие алгоритмы, как линейная регрессия, случайные леса, SVM, K-средние, DBSCAN и другие. Он также имеет утилиты для предварительной обработки данных, настройки гиперпараметров, построения конвейера и методов оценки модели, таких как перекрестная проверка.
Создание нейронных сетей с использованием Keras или PyTorch
Для создания и обучения глубоких нейронных сетей отличными вариантами являются Keras и PyTorch. Keras использует TensorFlow в качестве бэкэнда и упрощает создание CNN, RNN и пользовательских нейронных сетей за счет абстракции высокого уровня. У него есть такие утилиты, как предварительно обученные модели для трансферного обучения. PyTorch является более низкоуровневым и обеспечивает манипуляции с тензорами с сильным ускорением графического процессора. Это отлично подходит для современных исследований. Обе платформы позволяют быстро создавать прототипы и экспериментировать с нейронными сетями.
Обработка естественного языка с помощью NLTK и SpaCy
NLTK и SpaCy предоставляют мощные возможности NLP для обработки и анализа неструктурированных текстовых данных. В NLTK есть такие инструменты, как классификация/токенизация/анализ текста, маркировка последовательностей, маркировка частей речи, анализ настроений, тематическое моделирование и машинный перевод. SpaCy поддерживает распознавание именованных объектов, многоклассовую классификацию текста, сопоставление по сходству и визуализаторы. С помощью этих библиотек Python может извлекать значение из текстовых данных.
Python для больших данных и параллельных вычислений
Библиотеки Python, такие как Dask, предоставляют основу для параллельных вычислений с огромными наборами данных, которые не помещаются в памяти. Dask использует заблокированные алгоритмы и планирование задач для масштабирования рабочих нагрузок Pandas и NumPy на несколько компьютеров. Для распределенных вычислений на Hadoop и Spark PySpark, mrjob и pysparklet упрощают запуск кода Python. Универсальность Python делает его подходящим для задач, связанных с большими данными.