데이터 과학에 유용한 PYTHON 라이브러리

NumPy는 Numerical Python을 의미합니다. NumPy의 가장 강력한 기능은 n차원 배열입니다. 이 라이브러리에는 기본 선형 대수 함수, 푸리에 변환, 고급 난수 기능 및 Fortran, C, C와 같은 다른 저수준 언어와의 통합을 위한 도구도 포함되어 있습니다.

SciPy는 Scientific Python을 의미합니다. SciPy는 NumPy를 기반으로 구축되었습니다. 이산 푸리에 변환, 선형 대수학, 최적화 및 희소 행렬과 같은 다양한 고급 과학 및 엔지니어링 모듈에 가장 유용한 라이브러리 중 하나입니다.

히스토그램부터 선 그래프, 히트 플롯에 이르기까지 다양한 그래프를 그리기 위한 Matplotlib. ipython 노트북(ipython 노트북 –pylab = 인라인)의 Pylab 기능을 사용하여 이러한 그리기 기능을 인라인으로 사용할 수 있습니다. 인라인 옵션을 무시하면 pylab은 ipython 환경을 Matlab과 매우 유사한 환경으로 변환합니다. Latex 명령을 사용하여 플롯에 수학을 추가할 수도 있습니다.

구조화된 데이터 작업 및 조작을 위한 Pandas. 이는 데이터 정리 및 준비에 광범위하게 사용됩니다. Pandas는 비교적 최근에 Python에 추가되었으며 데이터 과학자 커뮤니티에서 Python의 사용을 늘리는 데 중요한 역할을 했습니다.

머신러닝을 위한 Scikit Learn. NumPy, SciPy 및 matplotlib를 기반으로 구축된 이 라이브러리에는 분류, 회귀, 클러스터링, 차원 축소 등 기계 학습 및 통계 모델링을 위한 효율적인 도구가 많이 포함되어 있습니다.

통계 모델링을 위한 Statsmodels. Statsmodels는 사용자가 데이터를 탐색하고, 통계 모델을 추정하고, 통계 테스트를 수행할 수 있는 Python 모듈입니다. 다양한 유형의 데이터와 각 추정기에 대해 기술 통계, 통계 검정, 도표 작성 기능 및 결과 통계의 광범위한 목록을 사용할 수 있습니다.

통계 데이터 시각화를 위한 Seaborn. Seaborn은 Python으로 매력적이고 유익한 통계 그래픽을 만들기 위한 라이브러리입니다. matplotlib을 기반으로 합니다. Seaborn은 시각화를 데이터 탐색 및 이해의 핵심 부분으로 만드는 것을 목표로 합니다.

최신 웹 브라우저에서 대화형 플롯, 대시보드 및 데이터 애플리케이션을 생성하기 위한 Bokeh입니다. 이를 통해 사용자는 D3.js 스타일로 우아하고 간결한 그래픽을 생성할 수 있습니다. 또한 매우 큰 데이터 세트 또는 스트리밍 데이터 세트에 대한 고성능 상호 작용 기능을 갖추고 있습니다.

Numpy 및 Pandas의 기능을 분산 및 스트리밍 데이터 세트로 확장하는 Blaze입니다. Bcolz, MongoDB, SQLAlchemy, Apache Spark, PyTables 등을 포함한 다양한 소스의 데이터에 액세스하는 데 사용할 수 있습니다. Bokeh와 함께 Blaze는 막대한 양의 데이터에 대한 효과적인 시각화 및 대시보드를 생성하는 매우 강력한 도구 역할을 할 수 있습니다.

웹 크롤링을 위한 스크래피입니다. 특정 패턴의 데이터를 얻는 데 매우 유용한 프레임워크입니다. 웹사이트 홈 URL에서 시작한 다음 웹사이트 내의 웹페이지를 탐색하여 정보를 수집하는 기능이 있습니다.

기호 계산을 위한 SymPy. 기본적인 기호 연산부터 미적분학, 대수학, 이산 수학, 양자 물리학에 이르기까지 광범위한 기능을 갖추고 있습니다. 또 다른 유용한 기능은 계산 결과를 LaTeX 코드로 형식화하는 기능입니다.

웹 액세스 요청. 이는 표준 Python 라이브러리 urllib2와 유사하게 작동하지만 코딩하기가 훨씬 쉽습니다. urllib2와는 미묘한 차이가 있지만 초보자에게는 요청이 더 편리할 수 있습니다.

추가 라이브러리가 필요할 수 있습니다.

운영체제 및 파일 작업을 위한 os

그래프 기반 데이터 조작을 위한 networkx 및 igraph

텍스트 데이터에서 패턴을 찾는 정규식

웹 스크랩을 위한 BeautifulSoup. 한 번에 하나의 웹페이지에서만 정보를 추출하므로 Scrapy보다 열등합니다.

데이터 과학 리소스: https://t.me/DataScienceResourcesTP

위 내용은 데이터 과학에 유용한 PYTHON 라이브러리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!