Hướng dẫn which are different python packages for data analytics? - các gói python khác nhau để phân tích dữ liệu là gì?

Python đã là một người quyến rũ cho các nhà khoa học dữ liệu trong một thời gian. Tôi càng tương tác với các nguồn lực, văn học, khóa học, đào tạo và con người trong khoa học dữ liệu, kiến ​​thức thành thạo về Python nổi lên như một tài sản tốt để có. Phải nói rằng, khi tôi bắt đầu hưng thịnh các kỹ năng trăn của mình, tôi đã có một danh sách các thư viện Python mà tôi phải biết. Một lúc sau…

Python đã là một người quyến rũ cho các nhà khoa học dữ liệu trong một thời gian.😀

Những người trong khoa học dữ liệu chắc chắn biết về các thư viện Python có thể được sử dụng trong khoa học dữ liệu nhưng khi được hỏi trong một cuộc phỏng vấn để đặt tên cho họ hoặc nêu chức năng của nó, chúng ta thường tìm hiểu hoặc có thể không nhớ hơn 5 thư viện (nó đã xảy ra với tôi:/ )

Ở đây hôm nay, tôi đã quản lý một danh sách 10 thư viện Python giúp khoa học dữ liệu và ngoại vi của nó, khi nào nên sử dụng chúng, các tính năng quan trọng và lợi thế của nó là gì.

Trong câu chuyện này, tôi đã phác thảo ngắn gọn 10 thư viện Python hữu ích nhất cho các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu, dựa trên kinh nghiệm và khám phá gần đây của tôi. Đọc toàn bộ câu chuyện để biết về 4 thư viện tiền thưởng!

1. Gandas

Pandas là một gói Python nguồn mở cung cấp các cấu trúc dữ liệu hiệu suất cao, dễ sử dụng và phân tích dữ liệu cho dữ liệu được dán nhãn trong ngôn ngữ lập trình Python. Pandas là viết tắt của Thư viện phân tích dữ liệu Python. Ai đã từng biết điều đó?

Khi nào nên sử dụng? Pandas là một công cụ hoàn hảo để tìm kiếm dữ liệu hoặc munging. Nó được thiết kế để thao tác dữ liệu nhanh chóng và dễ dàng, đọc, tổng hợp và trực quan hóa.

Pandas lấy dữ liệu trong tệp CSV hoặc TSV hoặc cơ sở dữ liệu SQL và tạo đối tượng Python với các hàng và cột được gọi là khung dữ liệu. Khung dữ liệu rất giống với bảng trong phần mềm thống kê, giả sử Excel hoặc SPSS.

Bạn có thể làm gì với gấu trúc?

1. Lập chỉ mục, thao tác, đổi tên, sắp xếp, hợp nhất khung dữ liệu
2. Cập nhật, thêm, xóa các cột khỏi khung dữ liệu
3. Áp đặt các tệp bị thiếu, xử lý dữ liệu bị thiếu hoặc NAN
4. Sơ đồ dữ liệu với biểu đồ hoặc biểu đồ hộp

Điều này làm cho Pandas trở thành một thư viện nền tảng trong việc học Python cho khoa học dữ liệu.

2. Numpy

Một trong những gói cơ bản nhất trong Python, Numpy là gói xử lý mảng đa năng. Nó cung cấp các đối tượng và công cụ mảng đa chiều hiệu suất cao để hoạt động với các mảng. Numpy là một thùng chứa hiệu quả của dữ liệu đa chiều chung.

Đối tượng chính của Numpy sườn là mảng đa chiều đồng nhất. Nó là một bảng các phần tử hoặc số của cùng một kiểu dữ liệu, được lập chỉ mục bởi một bộ số nguyên dương. Trong Numpy, kích thước được gọi là trục và số lượng trục được gọi là cấp bậc. Lớp Mảng Numpy sườn được gọi là Ndarray AKA Array.

Khi nào nên sử dụng? Numpy được sử dụng để xử lý các mảng lưu trữ các giá trị của cùng một kiểu dữ liệu. Numpy tạo điều kiện cho các hoạt động toán học trên các mảng và vector hóa của chúng. Điều này giúp tăng cường đáng kể hiệu suất và tăng tốc thời gian thực hiện tương ứng.

Bạn có thể làm gì với Numpy?

1. Các hoạt động mảng cơ bản: Thêm, nhân, lát, phẳng, định hình lại, mảng chỉ mục
2. Hoạt động mảng nâng cao: Các mảng xếp chồng, chia thành các phần, mảng phát sóng
3. Làm việc với DateTime hoặc Đại số tuyến tính
4. Cắt lát cơ bản và lập chỉ mục nâng cao trong Python Numpy

3. Scipy

Thư viện Scipy là một trong những gói cốt lõi tạo nên ngăn xếp Scipy. Bây giờ, có một sự khác biệt giữa Scipy Stack và Scipy, thư viện. Scipy xây dựng trên đối tượng mảng numpy và là một phần của ngăn xếp bao gồm các công cụ như matplotlib, gấu trúc và sympy với các công cụ bổ sung,

Thư viện SCIPY chứa các mô -đun cho các thói quen toán học hiệu quả như đại số tuyến tính, nội suy, tối ưu hóa, tích hợp và thống kê. Chức năng chính của thư viện SCIPY được xây dựng trên Numpy và các mảng của nó. SCIPY sử dụng đáng kể Numpy.

Khi nào nên sử dụng? Scipy sử dụng các mảng làm cấu trúc dữ liệu cơ bản của nó. Nó có các mô -đun khác nhau để thực hiện các nhiệm vụ lập trình khoa học chung như đại số tuyến tính, tích hợp, tính toán, phương trình vi phân thông thường và xử lý tín hiệu.

4. Matplotlib

Đây chắc chắn là yêu thích của tôi và một thư viện Python tinh túy. Bạn có thể tạo câu chuyện với dữ liệu được hiển thị với matplotlib. Một thư viện khác từ Stack Scipy, Matplotlib âm mưu số liệu 2D.

Khi nào nên sử dụng? Matplotlib là thư viện âm mưu cho Python cung cấp API hướng đối tượng để nhúng các lô vào các ứng dụng. Đó là một điểm tương đồng gần với MATLAB được nhúng trong ngôn ngữ lập trình Python.

Bạn có thể làm gì với matplotlib?

Biểu đồ, sơ đồ thanh, sơ đồ phân tán, lô diện tích cho lô bánh, matplotlib có thể mô tả một loạt các hình ảnh trực quan. Với một chút nỗ lực và tin tức về khả năng trực quan hóa, với matplotlib, bạn có thể tạo ra bất kỳ hình ảnh nào:

1. Line Plots
2. Điểm phân tán
3. Lô khu vực
4. Biểu đồ và biểu đồ thanh
5. Biểu đồ hình tròn
6. STEM STOTS
7. Đường viền
8. Lô đất
9. Phổ

Matplotlib cũng tạo điều kiện cho các nhãn, lưới, truyền thuyết và một số thực thể định dạng khác với matplotlib. Về cơ bản, mọi thứ có thể được rút ra!

5. Seaborn

Vì vậy, khi bạn đọc tài liệu chính thức về Seaborn, nó được định nghĩa là thư viện trực quan hóa dữ liệu dựa trên matplotlib cung cấp giao diện cấp cao để vẽ đồ họa thống kê thông tin và hấp dẫn. Nói một cách đơn giản, Seaborn là một phần mở rộng của matplotlib với các tính năng nâng cao.

Vì vậy, sự khác biệt giữa matplotlib và seeborn là gì? Matplotlib được sử dụng để vẽ sơ đồ cơ bản; Thanh, bánh, đường, đường phân tán và đồ đạc trong khi, Seaborn cung cấp nhiều mẫu hình ảnh với cú pháp ít phức tạp hơn và ít hơn.

Bạn có thể làm gì với Seaborn?

1. Xác định mối quan hệ giữa nhiều biến (tương quan)
2. Quan sát các biến phân loại cho thống kê tổng hợp
3. Phân tích các bản phân phối uni-variate hoặc bi-variate và so sánh chúng giữa các tập hợp dữ liệu khác nhau
4. Sơ đồ mô hình hồi quy tuyến tính cho các biến phụ thuộc
5. Cung cấp các bản tóm tắt cấp cao, lưới đa âm

Seaborn là một sản phẩm tuyệt vời cho các thư viện trực quan R như Corrplot và GGPLOT.

6. Scikit Học

Được giới thiệu với thế giới như một dự án của Google Summer of Code, Scikit Learn là một thư viện học máy mạnh mẽ cho Python. Nó có các thuật toán ML như SVM, rừng ngẫu nhiên, phân cụm K-MEAN, phân cụm quang phổ, dịch chuyển trung bình, xác thực chéo và nhiều hơn nữa ... thậm chí là các hoạt động khoa học liên quan, scipy và liên quan được hỗ trợ bởi scikit tìm hiểu scikit là một phần của SCIPY STACK.

Khi nào nên sử dụng? Scikit-Learn cung cấp một loạt các thuật toán học tập có giám sát và không giám sát thông qua một giao diện nhất quán trong Python. Các mô hình học tập được giám sát như Naive Bayes để nhóm dữ liệu không nhãn như Kmeans, Scikit Learn sẽ là bạn.

Bạn có thể làm gì với Scikit Học?

1. Phân loại: Phát hiện thư rác, nhận dạng hình ảnh
2. Phân cụm: đáp ứng thuốc, giá cổ phiếu
3. Hồi quy: Phân khúc khách hàng, kết quả thí nghiệm nhóm
4. Giảm kích thước: Trực quan hóa, tăng hiệu quả
5. Lựa chọn mô hình: Độ chính xác được cải thiện thông qua điều chỉnh tham số
6. Tiền xử lý: Chuẩn bị dữ liệu đầu vào như một văn bản để xử lý với các thuật toán học máy.

Scikit học tập trung vào mô hình hóa dữ liệu; không thao túng dữ liệu. Chúng tôi có Numpy và Pandas để tóm tắt và thao túng.

7. Tensorflow

Trở lại năm 2017, tôi đã nhận được USB Tensorflow như một sự đánh giá cao vì là một diễn giả tuyệt vời tại một sự kiện của Google WTM, haha. USB đã được tải với tài liệu chính thức của Tensorflow. Không có manh mối tại thời điểm đó là Tensorflow là gì, tôi đã googled nó.

TensorFlow là một thư viện AI giúp các nhà phát triển tạo ra các mạng thần kinh quy mô lớn với nhiều lớp sử dụng biểu đồ luồng dữ liệu. Tensorflow cũng tạo điều kiện xây dựng các mô hình học tập sâu, thúc đẩy hiện đại trong ML/AI và cho phép dễ dàng triển khai các ứng dụng do ML cung cấp.

Một trong những trang web phát triển nhất trong số tất cả các thư viện là của Tensorflow. Những người khổng lồ như Google, Coca-Cola, Airbnb, Twitter, Intel, DeepMind, mọi người đều sử dụng TensorFlow!

Khi nào nên sử dụng? TensorFlow khá hiệu quả khi nói đến phân loại, nhận thức, hiểu biết, khám phá, dự đoán và tạo dữ liệu.

Phải làm gì với Tensorflow?

1. Nhận dạng giọng nói/âm thanh - IoT, ô tô, bảo mật, UX/UI, Viễn thông
2. Phân tích tình cảm - Chủ yếu là CRM hoặc CX
3. Ứng dụng dựa trên văn bản-Phát hiện mối đe dọa, Google Dịch, Gmail Thông minh trả lời
4. Nhận dạng khuôn mặt - Face Face Deep Face, Tagging ảnh, Mở khóa thông minh
5. Chuỗi thời gian - Khuyến nghị từ Amazon, Google và Netflix
6. Phát hiện video-Phát hiện chuyển động, phát hiện mối đe dọa thời gian thực trong chơi game, an ninh, sân bay

8. Keras

Keras là API cấp cao của Tensorflow, để xây dựng và đào tạo mã mạng thần kinh sâu. Nó là một thư viện mạng thần kinh nguồn mở trong Python. Với Keras, mô hình thống kê, làm việc với hình ảnh và văn bản dễ dàng hơn rất nhiều với mã hóa đơn giản để học sâu.

Rốt cuộc, sự khác biệt giữa Keras và Tensorflow là gì?

Keras là một thư viện Python mạng lưới thần kinh trong khi TensorFlow là một thư viện nguồn mở cho các nhiệm vụ học máy khác nhau. TensorFlow cung cấp cả API cấp cao và cấp thấp trong khi Keras chỉ cung cấp các API cấp cao. Keras được xây dựng cho Python, làm cho nó thân thiện hơn với người dùng, mô-đun và có thể kết hợp hơn là TensorFlow.

Bạn có thể làm gì với Keras?

1. Xác định tỷ lệ phần trăm chính xác
2. Tính toán chức năng mất
3. Tạo các lớp chức năng tùy chỉnh
4. Dữ liệu tích hợp và xử lý hình ảnh
5. Viết các chức năng với các khối mã lặp lại: 20, 50, 100 lớp sâu

9. StatSmodels

Khi tôi lần đầu tiên biết R, tiến hành các bài kiểm tra thống kê và thăm dò dữ liệu thống kê dường như dễ nhất trong R và tránh Python để phân tích thống kê cho đến khi tôi khám phá StatSmodels hoặc Python.

Khi nào nên sử dụng? StatSmodels là gói Python cuối cùng cung cấp các tính toán dễ dàng để thống kê mô tả và ước tính và suy luận cho các mô hình thống kê.

Làm gì với StatSmodels?

1. Hồi quy tuyến tính
2. Tương quan
3. Bình phương tối thiểu (OLS) cho nhà kinh tế trong bạn!
4. Phân tích sống còn
5. Mô hình tuyến tính tổng quát và mô hình Bayesian
6. Phân tích uni-variate & bi-variate, kiểm tra giả thuyết (về cơ bản, những gì r có thể làm!)

10. Lô đất

Plotly là một thư viện đồ thị tinh túy cho Python. Người dùng có thể nhập, sao chép, dán hoặc luồng dữ liệu sẽ được phân tích và trực quan hóa. Plotly cung cấp một python hộp cát (một cái gì đó mà bạn có thể chạy một con trăn bị hạn chế trong những gì nó có thể làm) Bây giờ tôi đã có một thời gian khó hiểu hộp cát là gì nhưng tôi biết một thực tế khiến cho nó dễ dàng !?

Khi nào nên sử dụng? Bạn có thể sử dụng Plotly nếu bạn muốn tạo và hiển thị số liệu, cập nhật số liệu, di chuột qua văn bản để biết chi tiết. Plotly cũng có một tính năng bổ sung là gửi dữ liệu đến các máy chủ đám mây. Nó thật thú vị!

Bạn có thể làm gì với Plotly?

Thư viện đồ thị Plotly có một loạt các biểu đồ mà bạn có thể vẽ đồ thị:

1. Biểu đồ cơ bản: Line, Pie, Scatter, Bubble, Dot, Gantt, Sunburst, Treemap, Sankey, Fill Area Biểu đồ Line, Pie, Scatter, Bubble, Dot, Gantt, Sunburst, Treemap, Sankey, Filled Area Charts
2. Phong cách thống kê và biển: Error, Box, Histograms, Facet and Trellis Plots, Tree plots, Violin Plots, Trend Lines
3. Biểu đồ khoa học: đường viền, ternary, log, run, thảm, radar, bản đồ nhiệt Windrose và các lô Polar Contour, Ternary, Log, Quiver, Carpet, Radar, Heat maps Windrose and Polar Plots
4. Biểu đồ tài chính
5. Bản đồ
6. Subplots
7. Biến đổi
8. Tương tác Jupyter Widgets

Nói với bạn, Plotly là thư viện cốt truyện tinh túy. Hãy nghĩ về hình dung và âm mưu có thể làm điều đó!

Bây giờ là thời điểm, khi chúng tôi đã khám phá một hướng dẫn về các thông báo phỏng vấn của 10 thư viện Python cho khoa học dữ liệu, chúng tôi tìm kiếm bốn thư viện tiền thưởng của chúng tôi!

1. Spacy

Spacy là một thư viện nguồn mở được sử dụng cho NLP nâng cao cho Python và Cython (ngôn ngữ lập trình Python để mang lại cảm giác và hiệu suất giống như C với mã Python, cộng với cú pháp lấy cảm hứng từ C.

2. Bokeh

Bokeh là một thư viện Python mà tôi muốn gọi là để trực quan hóa dữ liệu tương tác. Với các công cụ như Tableau, Qlikview hoặc PowerBi Tại sao chúng ta cần Bokeh? Đầu tiên, Bokeh cho phép xây dựng các sơ đồ thống kê phức tạp với các lệnh đơn giản thực sự nhanh chóng. Nó hỗ trợ HTML, máy tính xách tay hoặc đầu ra máy chủ. Thứ hai, có thể tích hợp trực quan hóa bokeh vào các ứng dụng bình và django, hoặc trực quan hóa được viết trong các thư viện khác như Matplotlib, Seaborn, GGPLOT.

3. Gensim

Gensim là thứ tôi tin là rất khác so với những gì chúng tôi đã thấy cho đến nay. Nó tự động trích xuất các chủ đề ngữ nghĩa từ các tài liệu với hiệu quả cao và dễ dàng. Các thuật toán GENSIM không được giám sát, điều này gợi ý rằng không có đầu vào của con người là cần thiết cho các tài liệu văn bản đơn giản và trích xuất sau đó được thực hiện.

4. NLTK

NLTK (Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên) chủ yếu hoạt động với ngôn ngữ của con người nhiều hơn ngôn ngữ máy tính để áp dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Nó chứa các thư viện xử lý văn bản mà bạn có thể thực hiện mã thông báo, phân tích, phân loại, xuất phát, gắn thẻ và lý luận ngữ nghĩa của dữ liệu. Nghe có vẻ lặp đi lặp lại về những gì thư viện này có thể làm nhưng mỗi lib trong Python đều được viết để giải quyết một số hiệu quả.

Đó là tất cả cho câu chuyện này. Sắp tới…

10 thuật toán hàng đầu cho khoa học dữ liệu !!

Cảm ơn bạn đã đọc! Nếu bạn thích bài viết này, hãy nhấn nút Clap và cho tôi biết thư viện nào làm cho hành trình khoa học dữ liệu của bạn trở nên thú vị. Tiện dữ liệu hạnh phúc!

Biết tác giả của bạn

Rashi là một sinh viên tốt nghiệp và là một nhà phân tích dữ liệu, nhà phân tích và tư vấn trải nghiệm người dùng, một diễn giả công nghệ và một blogger! Cô khao khát thành lập một tổ chức kết nối phụ nữ trong kinh doanh với một đại dương tài nguyên để không sợ hãi và đam mê công việc và thế giới. Hãy gửi cho cô ấy một tin nhắn ở đây!