Python 庫在資料科學中的威力

Python：資料科學動力來源 - 圖書館指南

Python 廣泛的庫生態系統使其成為資料科學的首選語言。 從資料整理到複雜的機器學習模型，Python 為資料分析過程的每個階段提供了強大的工具。本指南重點介紹了基本的 Python 程式庫及其應用程式。

1。 NumPy：數值計算的基礎

NumPy 構成了 Python 數值功能的基石。 其核心功能包括高效能數組運算、數學函數、線性代數例程和隨機數產生。 我們將涵蓋：

• 建立與操作 NumPy 陣列
• 執行數學和線性代數計算
• 產生隨機資料集
• 資料預處理與科學計算中的應用

2。 Pandas：簡化資料操作

Pandas 透過其 DataFrame 和 Series 資料結構簡化了資料操作和分析。 本節探討：

• 載入與探索資料集
• 資料操作技術（過濾、排序、合併、重塑）
• 處理缺失資料和異常值
• 資料聚合和分組

3。 Matplotlib 與 Seaborn：有效視覺化資料

資料視覺化是發現模式和交流發現的關鍵。 Matplotlib 和 Seaborn 提供了創建靜態和互動式視覺化的工具：

• 使用 Matplotlib 進行基本繪圖（線圖、散佈圖、直方圖等）
• Seaborn 的高階視覺化（統計圖、分類圖）
• 劇情定制（標題、標籤、圖例）
• 建立互動式繪圖

4。 Scikit-learn：綜合機器學習工具包

Scikit-learn 是一個多功能機器學習函式庫，為各種任務提供演算法。 本節檢查：

• Scikit-learn 的 API 與資料表示
• 監督學習（分類與迴歸）
• 無監督學習（聚類和降維）
• 模型評估與超參數調整

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