آیا می خواهید با پایتون داده ها را مدل کنید و تجسم ایجاد کنید؟ شما به این کتابخانه های علم داده نیاز دارید.
پایتون به عنوان یک زبان به نیاز روز تبدیل شده است. همه کارها را از ساخت، مدیریت و خودکارسازی وب‌سایت‌ها تا تجزیه و تحلیل و جدال داده‌ها انجام می‌دهد. زمانی که تحلیلگران داده، مهندسان داده، و دانشمندان داده به پایتون اعتماد می‌کنند، واقعی‌ترین قابلیت‌های آن آشکار می‌شوند.
نام پایتون مترادف با علم داده شده است، زیرا به طور گسترده برای مدیریت و استخراج بینش از فرم های داده در حال رشد استفاده می شود.
مجموعه کتابخانه های آن فقط نوک کوه یخ است. بسیاری از دانشمندان داده با کلیک یک دکمه شروع به استفاده از کتابخانه های موجود می کنند.
چگونه کتابخانه های پایتون می توانند به علم داده کمک کنند؟
پایتون یک زبان برنامه نویسی همه کاره و چند وجهی است که با استفاده از نحو ساده، آرایه های گسترده ای از کتابخانه های خاص و فهرست گسترده ای از عملکردهای تحلیل محور، همچنان مردم را خشنود می کند.
اکثر کتابخانه های پایتون برای انجام تجزیه و تحلیل دقیق، تجسم، محاسبات عددی و حتی یادگیری ماشین مفید هستند. از آنجایی که علم داده همه چیز در مورد تجزیه و تحلیل داده ها و محاسبات علمی است، پایتون خانه جدیدی برای خود در سینه خود پیدا کرده است.
برخی از بهترین کتابخانه های علم داده عبارتند از:
- پانداها
- NumPy
- Scikit-Learn
- Matplotlib
- متولد دریا
بیایید در مورد هر کتابخانه بحث کنیم تا ببینیم هر گزینه چه چیزی را به دانشمندان داده نوظهور ارائه می دهد.
مطالب مرتبط: ایده های پروژه یادگیری ماشین برای مبتدیان
1. پانداها
کتابخانه تجزیه و تحلیل داده های پایتون یا پانداها احتمالاً یکی از رایج ترین کتابخانه های مورد استفاده در پایتون است. انعطاف پذیری، چابکی و مجموعه ای از توابع آن را به یکی از محبوب ترین کتابخانه های پایتون تبدیل کرده است.
از آنجایی که علم داده با بحث و جدل داده‌ها، بررسی و تجزیه و تحلیل داده‌ها شروع می‌شود، کتابخانه پانداها کمکی به شما می‌کند تا عملکردهای آن را حتی مفیدتر کند. این کتابخانه همه چیز در مورد خواندن، دستکاری، جمع آوری، و تجسم داده ها و تبدیل همه چیز به قالبی آسان برای درک است.
می توانید پایگاه های داده CSV، TSV یا حتی SQL را به هم متصل کنید و با پانداها یک قاب داده ایجاد کنید. یک چارچوب داده نسبتاً متقارن با یک جدول نرم افزار آماری یا حتی یک صفحه گسترده اکسل است.
پانداها به طور خلاصه
در اینجا مواردی وجود دارد که به طور خلاصه ویژگی های پاندا را در بر می گیرد:
- فهرست، دستکاری، تغییر نام، مرتب‌سازی و ادغام منابع داده در چارچوب(های) داده
- می‌توانید به راحتی ستون‌ها را از یک قاب داده اضافه، به‌روزرسانی یا حذف کنید
- فایل های گم شده را اختصاص دهید، داده ها یا NAN های از دست رفته را مدیریت کنید
- اطلاعات قاب داده خود را با هیستوگرام و نمودارهای جعبه رسم کنید
به طور خلاصه، کتابخانه پانداها پایه ای را تشکیل می دهد که ماهیت مفاهیم علم داده پایتون بر آن استوار است.
مرتبط: عملیات پانداها برای مبتدیان
2. NumPy
همانطور که از نام به درستی مشخص است، NumPy به طور گسترده به عنوان یک کتابخانه پردازش آرایه استفاده می شود. از آنجایی که می تواند اشیاء آرایه چند بعدی را مدیریت کند، به عنوان محفظه ای برای ارزیابی داده های چند بعدی استفاده می شود.
کتابخانه های NumPy از یک سری عناصر تشکیل شده است که هر کدام از یک نوع داده هستند. چند عدد از اعداد صحیح مثبت به طور ایده آل این نوع داده ها را از هم جدا می کند. ابعاد به عنوان محور شناخته می شوند، در حالی که تعداد محورها به عنوان رتبه شناخته می شوند. یک آرایه در NumPy به عنوان ndarray طبقه بندی می شود.
اگر باید محاسبات آماری مختلفی را انجام دهید یا روی عملیات ریاضی مختلف کار کنید، NumPy اولین انتخاب شما خواهد بود. وقتی شروع به کار با آرایه‌ها در پایتون می‌کنید، متوجه خواهید شد که محاسبات شما چقدر خوب کار می‌کنند و کل فرآیند یکپارچه است، زیرا زمان ارزیابی به میزان قابل توجهی کاهش می‌یابد.
با NumPy چه کاری می توانید انجام دهید؟
NumPy دوست هر دانشمند داده است، صرفاً به دلایل زیر:
- انجام عملیات پایه آرایه مانند اضافه کردن، تفریق، برش، مسطح کردن، فهرست کردن و تغییر شکل آرایه ها
- از آرایه‌ها برای رویه‌های پیشرفته، از جمله انباشتن، تقسیم و پخش استفاده کنید
- با عملیات جبر خطی و DateTime کار کنید
- قابلیت‌های آماری پایتون را با توابع NumPy، همه با یک کتابخانه واحد، تمرین کنید.
مرتبط: عملیات NumPy برای مبتدیان
3. Scikit-Learn
یادگیری ماشین بخشی جدایی ناپذیر از زندگی یک دانشمند داده است، به ویژه از آنجایی که به نظر می رسد تقریباً همه اشکال اتوماسیون اصول خود را از کارایی یادگیری ماشینی می گیرند.
Scikit-Learn به طور موثر کتابخانه یادگیری ماشینی بومی پایتون است که الگوریتم های زیر را به دانشمندان داده ارائه می دهد:
- SVM ها
- جنگل های تصادفی
- K-به معنای خوشه بندی است
- خوشه بندی طیفی
- تغییر میانگین، و
- اعتبار سنجی متقابل
به طور موثر، SciPy، NumPy و سایر بسته های علمی مرتبط در پایتون استنباط هایی را از افرادی مانند Scikit-Learn می گیرند. اگر با الگوریتم های یادگیری نظارت شده و بدون نظارت پایتون کار می کنید، باید به Scikit-Learn مراجعه کنید.
به دنیای مدل‌های یادگیری تحت نظارت، از جمله Naive Bayes بپردازید یا به گروه‌بندی داده‌های بدون برچسب با KMeans بسنده کنید. انتخاب باشماست.
با Scikit-Learn چه کاری می توانید انجام دهید؟
SciKit-Learn یک بازی توپ کاملاً متفاوت است، زیرا ویژگی های آن با بقیه کتابخانه های پایتون کاملاً متفاوت است.
در اینجا کاری است که می توانید با این Scikit-Learn انجام دهید
- طبقه بندی
- خوشه بندی
- پسرفت
- کاهش ابعاد
- انتخاب مدل
- پیش پردازش داده ها
از آنجایی که بحث از وارد کردن و دستکاری داده ها فاصله گرفته است، لازم به ذکر است که Scikit-Learn داده ها را مدل می کند و آنها را به هیچ شکلی دستکاری نمی کند. استنتاج های حاصل از این الگوریتم ها جنبه مهمی از مدل های یادگیری ماشین را تشکیل می دهند.
4. Matplotlib
تجسم‌سازی‌ها می‌توانند مکان‌های داده‌های شما را بگیرند، به شما در ایجاد داستان‌ها، شکل‌های دوبعدی و جاسازی طرح‌ها در برنامه‌ها، همه با کتابخانه Matplotlib کمک کنند. تجسم داده ها می تواند به اشکال مختلف باشد، از هیستوگرام، نمودار پراکندگی، نمودار میله ای، نمودار ناحیه و حتی نمودار پای.
هر گزینه ترسیم ارتباط منحصر به فرد خود را دارد، در نتیجه کل ایده تجسم داده ها را یک درجه بالا می برد.
علاوه بر این، می توانید از کتابخانه Matplotlib برای ایجاد اشکال زیر از نمودارها با داده های خود استفاده کنید:
- نمودارهای دایره ای
- کرت های ساقه
- نمودارهای کانتور
- توطئه های کویور
- طیف نگارها
5. متولدین دریا
Seaborn یکی دیگر از کتابخانه های تجسم داده در پایتون است. با این حال، سوال مهم این است که Seaborn چه تفاوتی با Matplotlib دارد؟ حتی اگر هر دو بسته به عنوان بسته های تجسم داده به بازار عرضه می شوند، تفاوت واقعی در نوع تجسم هایی است که می توانید با این دو کتابخانه انجام دهید.
برای شروع، با Matplotlib، شما فقط می توانید نمودارهای اساسی، از جمله میله ها، خطوط، مناطق، پراکندگی و غیره ایجاد کنید. با این حال، با Seaborn، سطح تجسم ها یک درجه بالا می رود، زیرا می توانید تجسم های مختلفی را با کمتر ایجاد کنید. پیچیدگی و نحو کمتر.
به عبارت دیگر، شما می توانید بر روی مهارت های تجسم خود کار کنید و آنها را بر اساس نیازهای کاری خود با Seaborn توسعه دهید.
Seaborn چگونه به شما کمک می کند؟
- روابط خود را بین متغیرهای مختلف برای ایجاد یک همبستگی تعیین کنید
- آمار کل را با متغیرهای طبقه بندی محاسبه کنید
- مدل های رگرسیون خطی را برای توسعه متغیرهای وابسته و روابط آنها ترسیم کنید
- برای به دست آوردن انتزاعات سطح بالا، شبکه های چند پلات را ترسیم کنید
مطالب مرتبط: چگونه پایتون را رایگان یاد بگیریم
کار هوشمندانه با کتابخانه های پایتون
ماهیت منبع باز پایتون و کارایی بسته محور به دانشمندان داده کمک می کند تا عملکردهای مختلفی را با داده های خود انجام دهند. از وارد کردن و تجزیه و تحلیل گرفته تا تجسم‌سازی‌ها و سازگاری‌های یادگیری ماشینی، برای هر نوع برنامه‌نویسی مقدار کمی وجود دارد.