5 Perpustakaan Ilmu Data untuk Python Setiap Ilmuwan Data Harus Menggunakan

Python, sebagai bahasa, telah menjadi kebutuhan saat ini. Itu melakukan segalanya mulai dari membangun, mengelola, dan mengotomatiskan situs web hingga menganalisis dan mempermasalahkan data. Fungsionalitasnya yang paling benar muncul ketika analis data, insinyur data, dan ilmuwan data mempercayai Python untuk melakukan penawaran data mereka.

Nama Python telah menjadi sinonim dengan ilmu data, karena digunakan secara luas untuk mengelola dan menarik wawasan dari formulir data yang berkembang.

Rangkaian perpustakaannya hanyalah puncak gunung es; banyak ilmuwan data mulai menggunakan perpustakaan yang tersedia dengan mengklik tombol.

Bagaimana Perpustakaan Python Dapat Membantu Ilmu Data?

Python adalah bahasa pemrograman multi-segi serbaguna yang terus menenangkan orang dengan nya sintaks yang mudah digunakan, kumpulan besar perpustakaan tujuan khusus, dan daftar ekstensif berbasis analitis fungsi.

Sebagian besar pustaka Python berguna untuk melakukan analisis terperinci, visualisasi, komputasi numerik, dan bahkan pembelajaran mesin. Karena ilmu data adalah semua tentang analisis data, dan komputasi ilmiah, Python telah menemukan rumah baru untuk dirinya sendiri di dalam dadanya.

Beberapa perpustakaan ilmu data terbaik meliputi:

• panda
• JumlahPy
• Scikit-Belajar
• Matplotlib
• Yg keturunan dr laut

Mari kita bahas setiap perpustakaan untuk melihat apa yang ditawarkan oleh setiap opsi kepada ilmuwan data pemula.

Terkait: Ide Proyek Pembelajaran Mesin untuk Pemula

1. panda

Pustaka Analisis Data Python atau Pandas mungkin adalah salah satu pustaka paling umum yang digunakan dalam Python. Fleksibilitas, kelincahan, dan rangkaian fungsinya telah menjadikannya salah satu perpustakaan yang paling disukai dalam Python.

Karena ilmu data dimulai dengan perselisihan, munging, dan analisis data, perpustakaan Pandas memberikan dukungan untuk membuat fungsionalitasnya lebih bermanfaat. Perpustakaan adalah tentang membaca, memanipulasi, menggabungkan, dan memvisualisasikan data dan mengubah semuanya menjadi format yang mudah dipahami.

Anda dapat menghubungkan CSV, TSV, atau bahkan database SQL dan membuat bingkai data dengan Pandas. Bingkai data relatif simetris dengan tabel perangkat lunak statistik atau bahkan spreadsheet Excel.

Panda Singkatnya

Berikut adalah beberapa hal yang mencakup fungsionalitas Panda secara singkat:

• Mengindeks, memanipulasi, mengganti nama, mengurutkan, dan menggabungkan sumber data dalam bingkai data
• Anda dapat menambah, memperbarui, atau menghapus kolom dari bingkai data dengan mudah
• Tetapkan file yang hilang, tangani data atau NAN yang hilang
• Plot informasi bingkai data Anda dengan histogram dan plot kotak

Singkatnya, perpustakaan Pandas membentuk dasar yang menjadi dasar inti dari konsep ilmu data Python.

Terkait: Operasi Panda untuk Pemula

2. JumlahPy

Seperti namanya, NumPy digunakan secara luas sebagai pustaka pemrosesan array. Karena dapat mengelola objek array multidimensi, ia digunakan sebagai wadah untuk evaluasi data multidimensi.

Pustaka NumPy terdiri dari serangkaian elemen, yang masing-masing memiliki tipe data yang sama. Tuple bilangan bulat positif idealnya memisahkan tipe data ini. Dimensi tersebut dikenal sebagai kapak, sedangkan jumlah sumbu disebut peringkat. Array di NumPy dikategorikan sebagai ndarray.

Jika Anda harus melakukan berbagai perhitungan statistik atau mengerjakan operasi matematika yang berbeda, NumPy akan menjadi pilihan pertama Anda. Ketika Anda mulai bekerja dengan array di Python, Anda akan menyadari seberapa baik perhitungan Anda bekerja, dan seluruh proses berjalan mulus, karena waktu evaluasi sangat berkurang.

Apa yang Dapat Anda Lakukan Dengan NumPy?

NumPy adalah teman setiap ilmuwan data, hanya karena alasan berikut:

• Lakukan operasi array dasar seperti menambah, mengurangi, mengiris, meratakan, mengindeks, dan membentuk ulang array
• Gunakan array untuk prosedur lanjutan, termasuk penumpukan, pemisahan, dan penyiaran
• Bekerja dengan Aljabar Linier dan operasi DateTime
• Latih kemampuan statistik Python dengan fungsi NumPy, semuanya dengan satu perpustakaan

Terkait: Operasi NumPy untuk Pemula

3. Scikit-Belajar

Pembelajaran Mesin adalah bagian integral dari kehidupan ilmuwan data, terutama karena hampir semua bentuk otomatisasi tampaknya memperoleh dasar-dasarnya dari efisiensi pembelajaran mesin.

Scikit-Learn secara efektif adalah perpustakaan pembelajaran mesin asli Python, yang menawarkan para ilmuwan data algoritme berikut:

• SVM
• Hutan acak
• K-berarti pengelompokan
• Pengelompokan spektral
• Pergeseran rata-rata, dan
• Validasi silang

Secara efektif, SciPy, NumPy, dan paket ilmiah terkait lainnya dalam Python menarik kesimpulan dari orang-orang seperti Scikit-Learn. Jika Anda bekerja dengan nuansa Python dari algoritma pembelajaran terawasi dan tidak terawasi, Anda harus beralih ke Scikit-Learn.

Selami dunia model pembelajaran terawasi, termasuk Naive Bayes, atau lakukan pengelompokan data tak berlabel dengan KMeans; pilihan ada padamu.

Apa yang Dapat Anda Lakukan Dengan Scikit-Learn?

SciKit-Learn adalah permainan bola yang sangat berbeda sama sekali, karena fitur-fiturnya sangat berbeda dari perpustakaan lainnya dengan Python.

Inilah yang dapat Anda lakukan dengan Scikit-Learn ini

• Klasifikasi
• Kekelompokan
• Regresi
• Pengurangan dimensi
• Pemilihan model
• Pra-pemrosesan data

Karena diskusi telah beralih dari mengimpor dan memanipulasi data, penting untuk dicatat bahwa Scikit-Learn model data dan tidak memanipulasi itu dalam bentuk apapun. Inferensi yang diambil dari algoritme ini membentuk aspek penting dari model pembelajaran mesin.

4. Matplotlib

Visualisasi dapat mengambil tempat data Anda, membantu Anda membuat cerita, gambar 2D, dan menyematkan plot ke dalam aplikasi, semuanya dengan pustaka Matplotlib. Visualisasi data bisa dalam berbagai bentuk, mulai dari histogram, scatter plot, bar plot, area plot, bahkan pie plot.

Setiap opsi plot memiliki relevansi uniknya, sehingga meningkatkan keseluruhan ide visualisasi data.

Selain itu, Anda dapat menggunakan pustaka Matplotlib untuk membuat bentuk bagan berikut dengan data Anda:

• Diagram lingkaran
• Plot batang
• Plot kontur
• Plot bergetar
• Spektogram

5. Yg keturunan dr laut

Seaborn adalah perpustakaan visualisasi data lain dalam Python. Namun, pertanyaan yang relevan adalah, bagaimana Seaborn berbeda dari Matplotlib? Meskipun kedua paket dipasarkan sebagai paket visualisasi data, perbedaan sebenarnya terletak pada jenis visualisasi yang dapat Anda lakukan dengan dua pustaka ini.

Sebagai permulaan, dengan Matplotlib, Anda hanya dapat membuat plot dasar, termasuk batang, garis, area, pencar, dll. Namun, dengan Seaborn, tingkat visualisasi meningkat, karena Anda dapat membuat berbagai visualisasi dengan kompleksitas yang lebih rendah dan sintaks yang lebih sedikit.

Dengan kata lain, Anda dapat melatih keterampilan visualisasi Anda dan mengembangkannya berdasarkan kebutuhan tugas Anda dengan Seaborn.

Bagaimana Seaborn Membantu Anda?

• Tentukan hubungan Anda antara berbagai variabel untuk membangun korelasi
• Hitung statistik agregat dengan variabel kategoris
• Plot model regresi linier untuk mengembangkan variabel dependen dan hubungannya
• Plot grid multi-plot untuk mendapatkan abstraksi tingkat tinggi

Terkait: Cara Belajar Python Gratis

Bekerja Cerdas Dengan Perpustakaan Python

Sifat open-source Python dan efisiensi berbasis paket sangat membantu ilmuwan data melakukan berbagai fungsi dengan data mereka. Dari impor dan analisis hingga visualisasi dan adaptasi pembelajaran mesin, ada sedikit sesuatu untuk setiap jenis programmer di luar sana.

7 Perintah Penting untuk Memulai Python untuk Pemula

Ingin belajar Python tetapi tidak tahu harus mulai dari mana? Mulailah perjalanan pemrograman Anda dengan mempelajari perintah-perintah dasar ini terlebih dahulu.

Baca Selanjutnya

Tentang Penulis