פייתון, כשפה, הפכה לצורך השעה. הוא עושה הכל, החל מבנייה, ניהול ואוטומציה של אתרים ועד לניתוח וסכסוך נתונים. הפונקציונליות האמיתיים ביותר שלה באים לידי ביטוי כאשר מנתחי נתונים, מהנדסי נתונים ומדעני נתונים סומכים על פייתון שתבצע את הצעות הנתונים שלהם.
שמו של פייתון הפך לשם נרדף למדעי הנתונים, מכיוון שהוא נמצא בשימוש נרחב לניהול והפקת תובנות מטפסי נתונים מתפתחים.
סדרת הספריות שלה היא רק קצה הקרחון; מדעני נתונים רבים מתחילים להשתמש בספריות הזמינות בלחיצת כפתור.
כיצד הספריות של פייתון יכולות לעזור במדעי הנתונים?
Python היא שפת תכנות רב-תכליתית ומגוונת שממשיכה לפייס אנשים בעזרתה תחביר פשוט לשימוש, מערכים עצומים של ספריות ספציפיות למטרה, ורשימה נרחבת של מונעי ניתוח פונקציונליות.
רוב ספריות Python שימושיות לביצוע ניתוח מפורט, הדמיות, מחשוב נומרי ואפילו למידת מכונה. מכיוון שמדע נתונים עוסק כולו בניתוח נתונים ומחשוב מדעי, פייתון מצאה לעצמה בית חדש בחיקו.
מספר ספריות מדעי הנתונים הטובות ביותר כוללות:
- פנדות
- NumPy
- סקיט-למד
- Matplotlib
- Seaborn
בואו נדון בכל ספריה כדי לראות מה כל אפשרות מציעה למדענים מתחילים.
קָשׁוּר: רעיונות לפרויקט למידת מכונה למתחילים
1. פנדות
ספריית ניתוח נתונים של Python או Pandas היא כנראה אחת הספריות הנפוצות ביותר בשימוש בתוך Python. הגמישות, הזריזות וסדרת הפונקציות שלו הפכו אותה לאחת הספריות האהובות ביותר בתוך Python.
מכיוון שמדעי הנתונים מתחילים בהתחבטות נתונים, מנגנון וניתוח, ספריית Pandas נותנת יד תומכת כדי להפוך את הפונקציונליות שלה למועיל עוד יותר. הספרייה עוסקת בקריאה, מניפולציה, צבירה והצגה של נתונים והמרת הכל לפורמט קל להבנה.
אתה יכול לחבר מסדי נתונים של CSV, TSV, או אפילו SQL וליצור מסגרת נתונים עם Pandas. מסגרת נתונים היא סימטרית יחסית לטבלת תוכנה סטטיסטית או אפילו לגיליון אלקטרוני של אקסל.
פנדות בקצרה
להלן כמה דברים המקיפים את פונקציונליות הפנדה בקצרה:
- אינדקס, תפעל, שנה שם, מיון ומיזוג מקורות נתונים בתוך מסגרות נתונים
- אתה יכול להוסיף, לעדכן או למחוק עמודות ממסגרת נתונים בקלות
- הקצה קבצים חסרים, טפל בנתונים חסרים או NANs
- צייר את מידע מסגרת הנתונים שלך עם היסטוגרמות וחלקות תיבה
בקיצור, ספריית Pandas מהווה את הבסיס עליו נשענת עצם המושגים של מדעי הנתונים של פייתון.
קָשׁוּר: מבצעי פנדה למתחילים
2. NumPy
כפי שהשם מקפל בצורה נאותה, NumPy נמצא בשימוש נרחב כספריית עיבוד מערך. מכיוון שהוא יכול לנהל אובייקטים של מערך רב מימדי, הוא משמש כמיכל להערכות נתונים רב מימדיים.
ספריות NumPy מורכבות מסדרה של אלמנטים, שכל אחד מהם הוא מאותו סוג נתונים. טופלה של מספרים שלמים חיוביים מפרידה באופן אידיאלי את סוגי הנתונים הללו. המידות ידועות בשם צירים, בעוד שמספר הצירים ידוע בשם דרגות. מערך ב-NumPy מסווג כ ndarray.
אם אתה צריך לבצע חישובים סטטיסטיים שונים או לעבוד על פעולות מתמטיות שונות, NumPy תהיה הבחירה הראשונה שלך. כשתתחיל לעבוד עם מערכים ב- Python, תבין עד כמה החישובים שלך עובדים, וכל התהליך הוא חלק, מכיוון שזמן ההערכה מצטמצם במידה ניכרת.
מה אתה יכול לעשות עם NumPy?
NumPy הוא חברו של כל מדען נתונים, פשוט בגלל הסיבות הבאות:
- בצע פעולות מערך בסיסיות כמו הוספה, חיסור, פרוסה, השטחה, אינדקס ועיצוב מחדש של מערכים
- השתמש במערכים להליכים מתקדמים, כולל ערימה, פיצול ושידור
- עבודה עם פעולות אלגברה לינארית ו-DateTime
- תרגל את היכולות הסטטיסטיות של Python עם הפונקציות של NumPy, כולן עם ספרייה אחת
קָשׁוּר: פעולות NumPy למתחילים
3. סקיט-למד
למידת מכונה היא חלק בלתי נפרד מחייו של מדען נתונים, במיוחד מכיוון שכמעט כל צורות האוטומציה שואבות את היסודות שלהן מהיעילות של למידת מכונה.
Scikit-Learn היא למעשה ספריית למידת המכונה המקורית של Python, המציעה למדעני נתונים את האלגוריתמים הבאים:
- SVMs
- יערות אקראיים
- K-פירושו התקבצות
- מקבץ ספקטרלי
- משמרת ממוצעת, ו
- אימות צולב
למעשה, SciPy, NumPy וחבילות מדעיות קשורות אחרות בתוך Python מסיקים מסקנות מאנשים כמו Scikit-Learn. אם אתה עובד עם הניואנסים של Python של אלגוריתמי למידה מפוקחים ובלתי מפוקחים, עליך לפנות אל Scikit-Learn.
התעמקו בעולם של מודלים של למידה מפוקחת, כולל Naive Bayes, או הסתפקו בקיבוץ נתונים ללא תווית עם KMeans; הבחירה בידיים שלך.
מה אתה יכול לעשות עם Scikit-Learn?
SciKit-Learn הוא משחק כדור שונה לגמרי, שכן התכונות שלו שונות למדי משאר הספריות עם Python.
הנה מה שאתה יכול לעשות עם Scikit-Learn זה
- מִיוּן
- מקבץ
- נְסִיגָה
- הקטנת מימד
- בחירת דגם
- עיבוד מוקדם של נתונים
מכיוון שהדיון התרחק מייבוא ותמרון נתונים, חיוני לציין ש-Scikit-Learn דגמים נתונים ולא לְתַפְעֵל זה בכל צורה שהיא. מסקנות הנגזרות מאלגוריתמים אלו מהוות היבט חשוב של מודלים של למידת מכונה.
4. Matplotlib
הדמיות יכולות לתפוס את מקומות הנתונים שלך, לעזור לך ליצור סיפורים, דמויות דו-ממדיות ולהטביע עלילות באפליקציות, והכל עם ספריית Matplotlib. הדמיית נתונים יכולה להיות בצורות שונות, החל מהיסטוגרמות, עלילות פיזור, עלילות בר, עלילות שטח ואפילו עלילות עוגה.
לכל אפשרות ציור יש את הרלוונטיות הייחודית שלה, ובכך מעלה את כל הרעיון של הדמיית נתונים.
בנוסף, אתה יכול להשתמש בספריית Matplotlib כדי ליצור את הצורות הבאות של תרשימים עם הנתונים שלך:
- תרשימי עוגה
- חלקות גזע
- עלילות קווי מתאר
- עלילות רוטט
- ספקטרוגרמות
5. Seaborn
Seaborn היא עוד ספריית הדמיית נתונים בתוך Python. עם זאת, השאלה הרלוונטית היא, במה שונה Seaborn מ-Matplotlib? למרות ששתי החבילות משווקות כחבילות הדמיית נתונים, ההבדל בפועל טמון בסוג ההדמיות שתוכל לבצע עם שתי הספריות הללו.
בתור התחלה, עם Matplotlib, אתה יכול ליצור רק עלילות בסיסיות, כולל פסים, קווים, אזורים, פיזור וכו'. עם זאת, עם Seaborn, רמת ההדמיות תופסת מדרגה, מכיוון שאתה יכול ליצור מגוון הדמיות עם פחות מורכבות ופחות תחבירים.
במילים אחרות, אתה יכול לעבוד על כישורי ההדמיה שלך ולפתח אותם על בסיס דרישות המשימה שלך עם Seaborn.
איך Seaborn עוזר לך?
- קבע את הקשרים שלך בין משתנים שונים כדי לבסס מתאם
- חישוב סטטיסטיקה מצטברת עם משתנים קטגוריים
- תכנן מודלים של רגרסיה ליניארית לפיתוח משתנים תלויים והקשרים ביניהם
- תכנן רשתות מרובות עלילות כדי להפיק הפשטות ברמה גבוהה
קָשׁוּר: כיצד ללמוד Python בחינם
עבודה חכמה עם ספריות Python
אופי הקוד הפתוח של Python והיעילות מונעת החבילות מסייעים רבות למדעני נתונים לבצע פונקציות שונות עם הנתונים שלהם. מייבוא וניתוח ועד להדמיות והתאמת למידת מכונה, יש קצת משהו לכל סוג של מתכנת בחוץ.
רוצה ללמוד Python אבל לא יודע מאיפה להתחיל? התחל את מסע התכנות שלך על ידי לימוד הפקודות הבסיסיות הללו תחילה.
קרא הבא
- תִכנוּת
הירשם לניוזלטר שלנו
הצטרף לניוזלטר שלנו לקבלת טיפים טכניים, ביקורות, ספרים אלקטרוניים בחינם ומבצעים בלעדיים!
לחץ כאן כדי להירשם
