Модули Python, которые никогда не выйдут из моды в науке о данных
Представьте себе: вы анализируете огромный набор данных, находите скрытые идеи и делаете революционные открытия. Вы будете неудержимы благодаря мощи Python и этим пяти невероятным модулям. Готовы революционизировать свою игру по науке о данных? Нырнуть в!
1. Панды
Почему он вам понравится: Швейцарский армейский нож для манипулирования данными.
Pandas — это популярная библиотека для обработки и анализа данных. DataFrames, сердце Pandas, предоставляют простой в использовании и интуитивно понятный интерфейс для обработки данных в табличном формате.
Классная функция: нарезка и нарезка DataFrame.
Одной из его лучших функций является возможность нарезать и нарезать ваши данные. Вы можете выбирать определенные столбцы, фильтровать строки на основе условий и даже объединять операции в цепочку. Это как иметь мощную электронную таблицу прямо в вашей среде Python.
Панды названы в честь «панельных данных», термина для многомерных структурированных наборов данных, а не в честь животного!
2. НумПи
Почему вам это понравится:простые высокопроизводительные числовые операции.
NumPy — это центр числовых вычислений в Python. Он предоставляет высокопроизводительный объект многомерного массива, который упрощает выполнение сложных математических операций.
Классная функция:широковещательная передача для расширенных вычислений массива.
Вещание — это фантастическая функция в NumPy, которая позволяет выполнять поэлементные операции с массивами разных форм и размеров. Он автоматически обрабатывает изменение размера и выравнивание массивов, делая ваш код чище и эффективнее.
Название «NumPy» представляет собой сокращение от «Числовой» и «Python».
3. Научное обучение
Почему вам это понравится: Магия машинного обучения у вас под рукой.
Scikit-learn — это надежная библиотека, которая помогает с легкостью создавать и оценивать модели машинного обучения. От классификации до регрессии и кластеризации — все, что вам нужно.
Классная функция: Конвейер для плавного построения модели.
Функция конвейера позволяет объединить несколько шагов предварительной обработки данных и окончательную оценку в один простой в использовании объект. Это поможет вам избежать распространенных ошибок, таких как утечка тестовых данных в ваш обучающий набор, и сделает ваш код более читабельным.
Scikit-learn зародился в рамках проекта Google Summer of Code в 2007 году!
4. Матплотлиб
Почему это вам понравится? Визуализируйте свои данные профессионально.
Matplotlib — это универсальная библиотека, которая позволяет создавать потрясающие визуализации ваших данных. От простых линейных графиков до сложных трехмерных точечных графиков — Matplotlib поможет вам.
Классная функция:настраиваемые графики для демонстрации ваших идей.
Благодаря бесчисленным параметрам настройки вы можете адаптировать свои графики в соответствии с вашими потребностями. Настраивайте цвета, стили линий и даже шрифты, чтобы ваши визуализации сияли.
Matplotlib был вдохновлен возможностями построения графиков в MATLAB.
5. Тензорный поток
Почему вам это понравится. Углубленное обучение еще никогда не было таким доступным.
TensorFlow — это мощная платформа, которая помогает создавать и обучать нейронные сети для приложений глубокого обучения. От распознавания изображений до обработки естественного языка, TensorFlow может справиться со всем этим.
Полезная функция:Keras API для упрощения проектирования нейронных сетей.
Keras API, интегрированный в TensorFlow, упрощает проектирование и обучение нейронных сетей. Благодаря удобному интерфейсу высокого уровня вы сможете создавать современные модели в кратчайшие сроки.
TensorFlow был разработан командой Google Brain и изначально использовался для внутренних целей в Google!
Итак, вот оно. Пять модулей Python, которые сделают ваше путешествие в науку данных еще более увлекательным. Имея в своем арсенале эти инструменты, вы готовы решать любые задачи и совершать невероятные открытия. Удачного кодирования!