Python và các thư viện của nó – Ảnh chụp nhanh

Python chắc chắn đã trở thành ngôn ngữ được ưa thích nhất trong không gian khoa học dữ liệu. Ngày nay, các nhà thống kê được tuyển dụng dựa trên chuyên môn của họ về trăn. Nó đang được công nhận rộng rãi là ngôn ngữ được xếp hạng hàng đầu trong các cuộc khảo sát khoa học dữ liệu toàn cầu.

Nhưng điều gì khiến Python trở nên đặc biệt đối với các nhà khoa học dữ liệu?

Python là một ngôn ngữ tích hợp bao gồm một cách mượt mà các tính năng toàn diện như mã hóa, hướng đối tượng và ngôn ngữ cấp cao. Python bao gồm các thư viện khác nhau đảm nhận các chức năng công việc khác nhau như tính toán phức hợp Toán học, khai thác dữ liệu, khám phá các tập dữ liệu, so sánh và trực quan hóa.

Các thư viện khác nhau tạo thành nền tảng vững chắc của công cụ Python, có nguồn gốc vững chắc cho việc giải quyết vấn đề. Dưới đây là danh sách nhỏ các thư viện python mà bạn nên biết:

NumPy

NumPy, như tên cho thấy, bao gồm giải quyết vấn đề số với python. NumPy được sử dụng cho tính toán khoa học và tính toán phức tạp như Máy học và Học sâu. Các thuật toán học máy yêu cầu giải quyết vấn đề phức tạp liên quan đến các đối tượng mảng số và đa chiều. Trên thực tế, NumPy đã được công nhận là thư viện nền tảng mà trên đó Pandas, Matlotlib và Scikit Learn đã dần phát triển.

SciPy (Python khoa học)

SciPy còn được gọi là thư viện dùng để tính toán khoa học về số liên quan đến khoa học. Nó liên quan đến việc giải quyết vấn đề trong các lĩnh vực toán học và kỹ thuật.

Nó giúp cung cấp một nền tảng thân thiện với người dùng cho các quy trình tích hợp và tối ưu hóa số hiệu quả.

Súp đẹp

Beautiful Soup là một thư viện nâng cao giúp thu thập dữ liệu từ các tài liệu HTML và XML. Nó được biết đến với việc tự động phát hiện các bảng mã và phân tích các tài liệu HTML với các ký tự đặc biệt. Nó điều hướng các tài liệu đã được phân tích cú pháp để trích xuất dữ liệu từ các trang web một cách nhanh chóng và dễ dàng.

Gấu trúc

Pandas là một thư viện độc quyền liên quan đến việc khám phá dữ liệu đến các kỹ thuật trực quan hóa. Một gói mã nguồn mở giúp thực hiện phân tích và thao tác dữ liệu một cách dễ dàng bằng ngôn ngữ python. Nó cung cấp các kỹ thuật phân tích dữ liệu quan hệ và có cấu trúc. Nó là một trong những công cụ phân tích và thao tác dữ liệu mạnh mẽ và dễ sử dụng nhất.

Matplotlib

MatplotLib là một thư viện mở rộng để khám phá và trực quan hóa dữ liệu. Nó có nguồn gốc mạnh mẽ trong hệ sinh thái python và tạo nền tảng cho các thư viện khác.

Nếu bạn muốn tạo biểu đồ, biểu đồ phân tán và các tùy chỉnh với một loạt màu sắc, chủ đề và bảng màu, Matlplotlib rất hữu ích. Nó được sử dụng cho các dự án khám phá dữ liệu và học máy hoàn chỉnh.

Âm mưu

Plotly là thư viện trực quan hóa dữ liệu nguồn mở được công nhận rộng rãi nhất. Nó giúp phát triển các biểu đồ xuất bản chất lượng cao, tương tác và sẵn sàng in. Đây là thư viện trực quan hóa dữ liệu mượt mà nhất hoạt động kỳ diệu với Boxplot, bản đồ nhiệt và biểu đồ bong bóng. Plotly một cách tuyệt vời giúp bạn chuyển đổi dữ liệu của mình thành giao diện hấp dẫn để tăng tốc độ trực quan hóa dữ liệu.

Scikit-Learn

Jack of all trades hay SciKit-learning là thư viện không thể thiếu có tác dụng kỳ diệu trong việc giải các bài toán số và thống kê phức tạp. Scikit learning được sử dụng để tạo các mô hình học máy chính. Các hoạt động thống kê phức tạp đòi hỏi các công cụ để phân tích dữ liệu dự đoán hoạt động hiệu quả. Nó cung cấp chính xác mô hình thống kê bao gồm phân loại, hồi quy, phân cụm và giảm kích thước.

Phần kết luận

Python được coi là một ngôn ngữ mạnh mẽ đi kèm với một đội quân thư viện hùng hậu có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp trong lĩnh vực thống kê và các bài toán số. Nhóm chuyên gia của chúng tôi tại Sifars, một công ty phát triển trăngiúp cung cấp đánh giá, thăm dò, hồi quy và hình dung dữ liệu một nhiệm vụ dễ dàng.

Bài đăng Python và các thư viện của nó – Ảnh chụp nhanh xuất hiện đầu tiên trên Web Sinh viên.