So verwenden Sie Python für die Datenwissenschaft

Python ist eine hervorragende Sprache für die Datenanalyse, da es verschiedene Datenstrukturen, Module und Tools enthält.

Python und seine Anwendungen in der Datenwissenschaft

Python ist leicht zu erlernen und die Syntax ist relativ einfach. Es ist eine beliebte Data-Science-Sprache, weil sie leistungsstark und einfach zu verwenden ist. Python ist eine hervorragende Sprache für die Datenanalyse, da es verschiedene Datenstrukturen, Module und Tools enthält.

Es gibt viele Gründe, Python für die Datenwissenschaft zu verwenden:

• Python ist eine sehr vielseitige Sprache. Es kann für eine Vielzahl datenwissenschaftlicher Aufgaben eingesetzt werden, von der Datenvorverarbeitung bis hin zu maschinellem Lernen und Datenvisualisierung.
• Python ist sehr einfach zu erlernen. Sie müssen kein Informatikexperte sein, um mit Python Datenwissenschaft zu betreiben. Tatsächlich können die meisten datenwissenschaftlichen Aufgaben mit nur wenigen einfachen Python-Befehlen erledigt werden.
• Python wird von einer Vielzahl von Bibliotheken und Tools unterstützt. Das bedeutet, dass Sie ganz einfach die Tools und Bibliotheken finden können, die Sie für Ihre Data-Science-Aufgaben benötigen.

Einige wichtige Data-Science-Bibliotheken in Python

Es gibt einige Python-Bibliotheken mit erwähnenswerten Data-Science-Funktionen.

NumPy ist eine beliebte Bibliothek für Datenanalyse und wissenschaftliches Rechnen. Es verfügt über eine breite Palette von Datenstrukturen, einschließlich Arrays, Listen, Tupeln und Matrizen.

IPython ist eine interaktive Shell für Python, die es einfach macht, Daten zu erkunden, Code auszuführen und Ergebnisse mit anderen Benutzern zu teilen. Es bietet umfangreiche Datenanalysefunktionen, einschließlich Inline-Plotting und Codeausführung.

SciPy ist eine Sammlung mathematischer Bibliotheken für Datenanalyse, Modellierung und wissenschaftliches Rechnen. Es umfasst Tools für Datenverarbeitung, lineare Algebra, Bildgebung, Wahrscheinlichkeit und mehr.

Pandas ist eine leistungsstarke Datenanalyse- und Datenvisualisierungsbibliothek. Es verfügt über einige einzigartige Funktionen, darunter Datenrahmen, die Excel-Tabellen ähneln, aber mehr Daten enthalten können, sowie leistungsstarke Datenanalysefunktionen wie Sortieren und Gruppieren.

Verwenden Sie Python, um Ihre datenwissenschaftliche Arbeit zu verbessern

Es gibt viele Möglichkeiten, Python zur Verbesserung Ihrer datenwissenschaftlichen Arbeit zu verwenden. Hier einige Tipps:

• Verwenden Sie Data-Science-Bibliotheken. Viele Data-Science-Bibliotheken wie Pandas, Scikit-Learn und Numpy bieten praktische Funktionen für häufige Datenanalyseaufgaben.
• Verwenden Sie Datenvisualisierungsbibliotheken. Viele Datenvisualisierungsbibliotheken wie matplotlib und ggplot2 bieten praktische Funktionen zum Erstellen von Grafiken und Diagrammen.
• Verwenden Sie c. Datenvorverarbeitungsbibliotheken wie dataframe.to_csv() von pandas und sklearn von scikit-learn. Es gibt viele Möglichkeiten, Daten für maschinelles Lernen vorzuverarbeiten, aber zwei der beliebtesten sind Dataframetocsv von Pandas und Sklearn von Scikit-Learn. Vorverarbeitung.

Fortgeschrittenes Python für datenwissenschaftliche Themen

Zuerst werde ich besprechen, wie man Pandas verwendet. Pandas ist eine Datenanalysebibliothek, die die Arbeit mit Datenrahmen, Datensätzen und Datenanalysevorgängen erleichtert. Es bietet eine High-Level-Datenschnittstelle, die den Zugriff auf und die Verarbeitung von Daten erleichtert. Pandas kann mit verschiedenen Datentypen arbeiten, einschließlich NumPy-Arrays, Textdateien und relationalen Datenbanken. Pandas verfügt außerdem über leistungsstarke Datenanalysetools, einschließlich Funktionen zur Datendarstellung und Datenanalyse. Pandas hilft Ihnen, Ihre Daten schnell und einfach zu analysieren.

Zweitens werde ich besprechen, wie man NumPy verwendet. NumPy ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek, die die Arbeit mit großen mehrdimensionalen Arrays und Matrizen erleichtert. NumPy bietet außerdem viele weitere nützliche Funktionen, beispielsweise Tools zur Integration von C/C++-Code, lineare Algebra-Routinen und Fourier-Transformationsfunktionen. Wenn Sie wissenschaftliche oder numerische Berechnungen in Python durchführen, ist NumPy einen Blick wert. Eines der wichtigsten Merkmale von NumPy ist seine Fähigkeit zur Vektorisierung. Die Vektorisierung ist eine leistungsstarke Technik, die die Leistung Ihres Codes erheblich verbessern kann. NumPy bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Vektorisieren Ihres Codes. Fügen Sie einfach den @vectorize-Dekorator zu jeder Funktion hinzu, die Sie vektorisieren möchten.

Abschließend bespreche ich die Verwendung von SciPy. SciPy ist ein Python-basiertes Open-Source-Software-Ökosystem für Mathematik, Naturwissenschaften und Ingenieurwissenschaften. Es umfasst Module für lineare Algebra, Optimierung, Integration, Interpolation, Sonderfunktionen, FFT, Signal- und Bildverarbeitung, ODE-Löser und mehr. Die SciPy-Bibliothek wurde für die Arbeit mit NumPy-Arrays entwickelt und bietet viele benutzerfreundliche und effiziente numerische Routinen, beispielsweise für die numerische Integration und Optimierung. Darüber hinaus bietet SciPy eine Vielzahl fortgeschrittener wissenschaftlicher Funktionen, wie statistische Tests, Wurzelfindung, lineare Algebra, Fourier-Transformation usw. SciPy ist ein aktives Open-Source-Projekt mit einem internationalen Entwicklungsteam. Es steht unter der BSD-Lizenz und ist kostenlos nutzbar.

Data-Science-Projekte, die Sie mit Python ausprobieren können

Hier sind einige Beispiele für Python-Data-Science-Projekte, die Sie ausprobieren können:

1. Vorhersage des Aktienmarktes: Sie können Python verwenden, um den Aktienmarkt vorherzusagen. Dies ist ein großartiges Projekt für Anfänger, da nicht viele Daten erforderlich sind.

2. Analyse des Enron-E-Mail-Datensatzes: Der Enron-E-Mail-Datensatz ist ein großartiger Datensatz für datenwissenschaftliche Projekte. Mit Python können Sie E-Mails analysieren und interessante Erkenntnisse gewinnen.

3. Bilder mit Faltungs-Neuronalen Netzen klassifizieren: Sie können Bilder mit Faltungs-Neuronalen Netzen klassifizieren. Dies ist ein großartiges Projekt für alle, die sich für maschinelles Lernen interessieren.

4. Analyse des Yelp-Bewertungsdatensatzes: Der Yelp-Bewertungsdatensatz ist ein großartiger Datensatz für datenwissenschaftliche Projekte. Mit Python können Sie Kommentare analysieren und interessante Erkenntnisse gewinnen.

5. Immobilienpreise vorhersagen.

Als Immobilienmakler ist die Vorhersage von Immobilienpreisen eine der wichtigsten Fähigkeiten. Dies kann schwierig sein, da bei der Preisgestaltung eines Hauses viele Faktoren eine Rolle spielen. Mit den richtigen Daten und ein wenig Python-Programmierung ist es jedoch möglich, ein Modell zu erstellen, das Immobilienpreise genau vorhersagen kann. Der erste Schritt besteht darin, Daten über die jüngsten Hausverkäufe in Ihrer Nähe zu sammeln. Diese Daten sollten Verkaufspreis, Quadratmeterzahl, Anzahl der Schlafzimmer und Badezimmer sowie alle anderen relevanten Informationen umfassen. Sie können diese Daten online finden oder selbst aus öffentlichen Aufzeichnungen sammeln. Sobald Sie über diese Daten verfügen, müssen Sie sie bereinigen und für die Verwendung in Modellen für maschinelles Lernen vorbereiten. Dazu gehört das Entfernen fehlender Werte und das Sicherstellen, dass alle Daten im richtigen Format vorliegen. Als nächstes:

Python ist nicht nur eine der beliebtesten Programmiersprachen, sondern auch eine der lohnenswertesten Programmiersprachen. Während viele Sprachen Satzzeichen und Schlüsselwörter verwenden, die für das ungeübte Auge wie Kauderwelsch aussehen, ist die Syntax von Python sauber und elegant. Auch Anfänger können schnell lernen, Python-Code zu lesen und zu schreiben.

Es ist nicht nur die Syntax, die Python so schön macht. Die Sprache verfügt außerdem über eine Philosophie namens Python Zen, die Entwickler dazu ermutigt, einfachen, lesbaren und wartbaren Code zu schreiben. Diese Philosophie trägt dazu bei, Python zu einer der beliebtesten Sprachen sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler zu machen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie Python für die Datenwissenschaft. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!