Menggunakan Ekosistem Python untuk Data Sains - dummies

Anda perlu memuatkan perpustakaan untuk melaksanakan tugasan sains data dalam Python. Berikut adalah gambaran keseluruhan perpustakaan yang boleh anda gunakan untuk sains data. Perpustakaan ini boleh melakukan pelbagai fungsi untuk saintis data.

Mengakses alatan saintifik menggunakan SciPy

Tinjauan SciPy mengandungi pelbagai perpustakaan lain yang anda boleh memuat turun secara berasingan. Perpustakaan ini menyediakan sokongan untuk matematik, sains, dan kejuruteraan. Apabila anda memperoleh SciPy, anda akan mendapat satu set perpustakaan yang direka untuk bekerjasama untuk membuat aplikasi pelbagai jenis. Perpustakaan-perpustakaan ini adalah

• NumPy

• SciPy

• matplotlib

• IPython

• Sympy

• panda

Perpustakaan SciPy sendiri memfokuskan kepada rutin berangka, seperti rutin untuk integrasi numerik dan pengoptimuman. SciPy adalah perpustakaan tujuan umum yang menyediakan fungsi untuk domain masalah berganda. Ia juga menyediakan sokongan untuk perpustakaan khusus domain, seperti Scikit-learn, Scikit-image, dan statsmodels.

Menjalankan pengkomputeran saintifik asas menggunakan NumPy

Perpustakaan NumPy menyediakan cara untuk melakukan manipulasi array n-dimensi, yang penting untuk kerja sains data. Anda tidak dapat dengan mudah mengakses n-dimensi array tanpa fungsi NumPy yang termasuk sokongan untuk aljabar linear, Transformasi Fourier, dan generasi rawak.

Melakukan analisis data menggunakan panda

Perpustakaan panda menyediakan sokongan untuk struktur data dan alat analisis data. Perpustakaan ini dioptimumkan untuk melaksanakan tugasan sains data terutamanya pantas dan cekap. Prinsip asas di sebalik pandas adalah untuk menyediakan analisis data dan sokongan pemodelan untuk Python yang serupa dengan bahasa lain, seperti R.

Melaksanakan pembelajaran mesin menggunakan Scikit-learn

The Scikit-learning library adalah salah satu daripada sejumlah Pustaka Scikit yang membina keupayaan yang disediakan oleh NumPy dan SciPy untuk membolehkan pemaju Python menjalankan tugas khusus domain. Dalam kes ini, perpustakaan memfokuskan kepada perlombongan data dan analisis data. Ia menyediakan akses ke fungsi berikut:

• Pengkelasan

• Regresi

• Clustering

• Pengurangan dimensi

• Pemilihan model

• Prapenggunaan

Merancang data menggunakan matplotlib

Perpustakaan matplotlib menyediakan anda dengan antara muka seperti MATLAB untuk membuat persembahan data analisis yang anda lakukan. Pustaka kini terhad kepada output 2D, tetapi ia masih memberikan anda cara untuk mengekspresikan corak data grafik yang anda lihat dalam data yang anda analisis.Tanpa pustaka ini, anda tidak dapat menghasilkan output yang di luar komuniti sains data mudah difahami.

Parsing dokumen HTML menggunakan Sup Cantik

Muat turun perpustakaan Pustaka Cantik sebenarnya terdapat di laman web Python. Perpustakaan ini menyediakan cara untuk menghuraikan data HTML atau XML dengan cara yang difahami oleh Python. Ia membolehkan anda bekerja dengan data berasaskan pokok.

Selain menyediakan cara untuk bekerja dengan data berasaskan pohon, Soup Cantik mengambil banyak kerja daripada bekerja dengan dokumen HTML. Sebagai contoh, ia secara automatik menukarkan pengekodan (cara di mana aksara disimpan dalam dokumen) dokumen HTML dari UTF-8 ke Unicode. Pemaju Python biasanya perlu bimbang tentang perkara seperti pengekodan, tetapi dengan Sup Indah, anda boleh memberi tumpuan kepada kod anda.