Thư viện Python cho Khoa học Dữ liệu

0
269

Python đã trở nên phổ biến rộng rãi như một ngôn ngữ lập trình back-end có mục đích chung, cấp cao để tạo nguyên mẫu và phát triển các ứng dụng. Khả năng đọc, tính linh hoạt và tính phù hợp của Python với các hoạt động của Khoa học dữ liệu đã khiến nó trở thành một trong những ngôn ngữ được các nhà phát triển ưa thích nhất.

Có thông tin cho rằng Python đang được các nhà phát triển sử dụng rộng rãi trong việc tạo trò chơi, PC độc lập, ứng dụng di động và các ứng dụng doanh nghiệp khác. Thư viện Python đơn giản hóa các công việc phức tạp và làm cho việc tích hợp dữ liệu dễ dàng hơn nhiều với ít mã hơn trong thời gian ngắn hơn. Nó bao gồm hơn 137.000 thư viện rất mạnh mẽ và được sử dụng rộng rãi để đáp ứng các yêu cầu của khách hàng và doanh nghiệp. Các thư viện này đã giúp các nhà khoa học và nhà phát triển của chúng tôi phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, tạo ra thông tin chi tiết, ra quyết định quan trọng và hơn thế nữa.

Dưới đây là một vài thư viện Python được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực liên quan đến Khoa học dữ liệu.

NumPy

Nó là một thư viện Python mở rộng được sử dụng cho các tính toán khoa học.

NumPy thúc đẩy việc bạn sử dụng các hàm phức tạp, đối tượng mảng N-chiều, các công cụ để tích hợp mã C / C ++ và Fortran, các khái niệm toán học như đại số tuyến tính, khả năng số ngẫu nhiên, v.v. Bạn có thể sử dụng nó như một vùng chứa đa chiều để xử lý dữ liệu chung của mình. Nó cho phép bạn tải dữ liệu sang Python và xuất dữ liệu từ cùng một.

SciPy

Đây là một thư viện quan trọng khác của Python dành cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và Nhà khoa học dữ liệu ngoài đó. SciPy bao gồm các gói tối ưu hóa, thống kê, đại số tuyến tính và tích hợp để tính toán. Nó có thể giúp ích rất nhiều cho những người mới bắt đầu sự nghiệp của họ trong Khoa học Dữ liệu để hướng dẫn họ thông qua các phép tính số.

Matplotlib

Đây là một thư viện vẽ đồ thị phổ biến của Python được các Nhà khoa học dữ liệu sử dụng rộng rãi để thiết kế nhiều số liệu ở nhiều định dạng tùy thuộc vào khả năng tương thích trên các nền tảng được tôn trọng của họ. Ví dụ: với Matplotlib , bạn có thể tạo các biểu đồ phân tán, biểu đồ, biểu đồ thanh, v.v. của riêng mình. Nó cung cấp một bản vẽ 2D chất lượng tốt và một bản đồ 3D cơ bản với mức sử dụng hạn chế.

Pandas

Pandas là thư viện mã nguồn mở mạnh mẽ nhất của Python để thao tác dữ liệu. Nó được gọi là Thư viện phân tích dữ liệu Python. Nó được phát triển trên gói NumPy. DataFrames được coi là cấu trúc dữ liệu được sử dụng nhiều nhất trong Python, giúp bạn xử lý và lưu trữ dữ liệu từ các bảng bằng cách thực hiện các thao tác trên các hàng và cột. Pandas rất hữu ích trong việc hợp nhất, định hình lại, tổng hợp, tách và chọn dữ liệu.

Scikit-Learn

Scikit-Learn là một tập hợp các công cụ để thực hiện các tác vụ liên quan đến khai thác và phân tích dữ liệu. Nền tảng của nó được xây dựng dựa trên SciPy, NumPy và Matplotlib. Nó bao gồm các mô hình phân loại, phân tích hồi quy, nhận dạng hình ảnh, các phương pháp giảm dữ liệu, lựa chọn và điều chỉnh mô hình, và nhiều thứ khác.

Khóa học Python

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here