Лучшие библиотеки Python для анализа данных: обзор и примеры использования

Библиотеки Python, которые вы должны знать, прежде чем заняться наукой о данных

Если вы хотите стать специалистом по анализу данных, вам необходимо освоить определенный набор инструментов и технологий. В этой статье мы рассмотрим некоторые из наиболее важных библиотек Python, которые должен знать каждый начинающий специалист по анализу данных.

Pandas

Библиотека Pandas - это мощный инструмент для манипуляции и анализа данных. Она предоставляет широкий спектр функций для работы с различными типами данных, включая таблицы, ряды и кадры. Pandas также может использоваться для чтения и записи данных из различных источников, таких как базы данных, CSV-файлы и веб-API.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "имя": ["Джон", "Мария", "Боб"],
    "возраст": [20, 25, 30]
})

print(df)

NumPy

Библиотека NumPy используется для научных вычислений. Она предоставляет обширный набор функций для работы с массивами, матрицами и другими числовыми данными. NumPy также можно использовать для различных линейной алгебры.

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

print(np.dot(a, b))

Matplotlib

Библиотека Matplotlib используется для визуализации данных. Она предоставляет широкий спектр функций для создания различных типов диаграмм, таких как линейные графики, гистограммы и столбчатые диаграммы. Matplotlib также можно использовать для настройки внешнего вида диаграмм с помощью CSS-стилей.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.show()

Seaborn

Библиотека Seaborn построена поверх Matplotlib и предоставляет простой и удобный интерфейс для создания привлекательных и информативных визуализаций. Seaborn идеально подходит для исследовательского анализа данных и имеет широкий спектр предустановленных схем цветов и стилей.

import seaborn as sns

sns.lineplot(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6])
plt.show()

Scikit-learn

Библиотека Scikit-learn - это обширная коллекция алгоритмов машинного обучения. Она предоставляет функции для различных задач обучения с учителем и без учителя, включая классификацию, регрессию и кластеризацию. Scikit-learn может быть легко интегрирован с другими библиотеками, такими как Pandas и NumPy.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()
model.fit([[1, 2], [3, 4]], [5, 6])
print(model.predict([[7, 8]]))

Keras

Библиотека Keras используется для глубокого обучения. Она предоставляет простой и удобный интерфейс для создания и обучения нейронных сетей. Keras может быть легко интегрирован с библиотекой TensorFlow, которая является одной из самых популярных библиотек для глубокого обучения.

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential([
    Dense(units=100, activation='relu', input_shape=(784,)),
    Dense(units=10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

TensorFlow

Библиотека TensorFlow - это одна из самых популярных библиотек для глубокого обучения. Она предоставляет широкий спектр функций для создания и обучения сложных нейронных сетей. TensorFlow может использоваться для решения различных задач, таких как обработка естественного языка, распознавание изображений и обработка временных рядов.

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=100, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

PyTorch

Библиотека PyTorch - это еще одна популярная библиотека для глубокого обучения. Она предоставляет простой и удобный интерфейс для создания и обучения нейронных сетей. PyTorch также может быть легко интегрирован с другими библиотеками, такими как NumPy и Pandas.

import torch

model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(in_features=784, out_features=100),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(in_features=100, out_features=10),
    torch.nn.Softmax(dim=1)
)

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(10):
    for X, y in train_data:
        y_pred = model(X)
        loss = loss_fn(y_pred, y)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

Заключение

Это лишь некоторые из наиболее важных библиотек Python для науки о данных. Освоение этих библиотек является важным шагом на пути к становлению успешным специалистом по анализу данных.