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Wichtige Python-Funktionen, Module und Bibliotheken für Data Science | Datenwissenschaft

Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen weiter: Wichtige Python-Funktionen, Module und Bibliotheken für Data Science | Datenwissenschaft

Der Zweck einer Bibliothek, eines Moduls und einer Funktion ist derselbe. Sie dienen der Wiederverwendung des Codes. Das Konzept einer Funktion oder einer Bibliothek ist nicht neu oder spezifisch für Python. Es gibt es schon seit langem und es ist in den meisten Computersprachen wie C und C++ vorhanden.

Viele Python-Ausdrücke und -Anweisungen bilden eine Funktion. Ein Modul entsteht durch das Hinzufügen mehrerer Funktionen und schließlich bilden zahlreiche Module eine Bibliothek.

  1. NumPy

Dies ist die wichtigste Python-Bibliothek zur Durchführung mathematischer Operationen. Es hilft bei der Durchführung algebraischer Berechnungen, der Lösung statistischer Probleme und der Erstellung mehrdimensionaler Arrays.

Einige der wichtigen NumPy-Funktionen:

NumPy.add(), NumPy.subtract(), NumPy.multiply(), NumPy.divide() und NumPy.mod()

Einige nützliche NumPy-Funktionen:

NumPy.nan(), NumPy.argmax(), NumPy.polyfit(), NumPy.random.choice(), NumPy.linspace()

  1. Pandas

Es ist die am häufigsten zur Datenbearbeitung in Python verwendete Bibliothek. Dies basiert auf NumPy. Es wird zum Umgang mit fehlenden Daten, zum Zusammenführen von Datensätzen, zum Umformen von Datensätzen und zum Hinzufügen von Spalten im Datenrahmen verwendet. Es verfügt auch über Zeitreihenfunktionen, die für Prognosen verwendet werden.

Einige der wichtigen Funktionen sind:

Pivot(), Merge(), Crosstab(), Factorize(), Isna(), Andto_numeric() usw.

  1. Scikit lernen

Dies ist die wichtigste Bibliothek für maschinelles Lernen. Dies basiert auf NumPy, SciPy und Matplotlib. Alle Algorithmen für maschinelles Lernen sind Teil dieses Pakets.

Einige der darin enthaltenen Module sind:

  1. Ein Cluster enthält die Clustering-Algorithmen. Einige der Funktionen sind Cluster. Kmeans(), Cluster. Affinitätsausbreitung()
  2. Kovarianz, die zur Schätzung der Kovarianz verwendet wird.
  3. Zerlegung wird für Matrixzerlegungen verwendet und enthält Algorithmen wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA).
  4. Ensemble mit Ensemble-Methoden.
  5. linear_model, das für die lineare und logistische Regression verwendet wird, enthält Funktionen wie sklearn.linear_model.LinearRegression(), sklearn.linear_model.SGDClassifier()
  1. Matplotlib

Dies ist Datenvisualisierung und -analyse. Wird zum Entwerfen von Balkendiagrammen, Kreisdiagrammen, Streudiagrammen, Histogrammen usw. verwendet.

Einige der Funktionen sind

Pyplot(), Image(), Contour(), Axis(), Colors(), Lines() und Markers() usw.

Seaborn verfügt über erweiterte Funktionen auf Basis von Matplotlib, NumPy und Pandas und wird von Datenwissenschaftlern verwendet, um die Datenverteilung und -beziehungen zu verstehen und gleichzeitig Lösungen für maschinelles Lernen zu entwickeln.

  1. Schöne Suppe

Dies wird am häufigsten beim Web-Scraping verwendet, um Daten von HTML-Webseiten abzurufen.

Einige der Funktionen sind

get(), find(), get_text(), strip() und split() usw.

  1. Keras

Dies basiert auf Tensorflow und wird für Deep Learning mithilfe neuronaler Netze verwendet. Es wird zum Trainieren von Modellen und zum Testen von Modellen an großen Datensätzen verwendet. Es bietet auch vorab trainierte Datensätze wie MNIST, ResNet usw.

Einige der wichtigen Funktionen

Relu(), sigmoid(), softmax(), softplus() und tanh() usw.

  1. Pytorch

Es handelt sich außerdem um eine auf Torch basierende Bibliothek für maschinelles Lernen, die mit TensorFlow konkurriert. Es wurde 2017 eingeführt und erfreut sich zunehmender Beliebtheit. Es enthält Faltungsfunktionen für neuronale Netze wie Conv1d(), conv3d(), Pooling-Funktionen wie avg_pool1d(), max_pool2d(), Aktivierungsfunktionen wie relu_(), sigmoid(), softplus() und tanh() usw.

  1. NLTK (Natural Language Toolkit)

Dies ist die Bibliothek, die für die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet wird. Es wird für Tokenisierung, Stemming, Lemmatisierung, Themenmodellierung und Stimmungsanalyse verwendet. Wortarten-Tagging, Textklassifizierung usw.

Es verfügt über verschiedene Unterpakete und Untermodule

Unterpakete

nltk.chat, nltk.classify, nltk.cluster, nltk.corpus, nltk.sentiment, nltk.tokenize, nltk.translate und nltk.twitteretc

Submodule

nltk.grammar, nltk.probability, nltk.tgrep und nltk.utiletc.

Die obige Liste der Bibliotheken erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit und es werden auch mehrere andere Bibliotheken verwendet. Allerdings werden die oben genannten Bibliotheken in der Industrie am häufigsten für die Codierung in Python verwendet.

Abgesehen von den oben genannten Bibliotheken gibt es einige wichtige Python-Funktionen, die man kennen sollte:

  1. Lambda: Dies ist eine anonyme Funktion, die ein Benutzer selbst definieren und in einem Programm verwenden kann. Es ist ziemlich leistungsfähig und kann innerhalb einer anderen Funktion definiert werden.
  2. Reduzieren: Diese Funktion wird zum Kombinieren von Elementen basierend auf einer anderen Funktion verwendet.
  3. Filter: Diese Funktion wird verwendet, um die Sammlung von Elementen basierend auf einer anderen Funktion oder einem anderen Ausdruck zu filtern.

~ Kapil Mahajan, Leiter der Datenwissenschaft

Python wird durchweg als die Programmiersprache Nr. 1 weltweit eingestuft. Da es sich um eine der vielseitigsten Sprachen handelt, sind beliebte Plattformen wie z YouTubeGoogle und Facebook werden mit Python erstellt. Wenn Sie in die Welt dieser Sprache eintauchen möchten, schauen Sie sich unsere an Data-Science-Kurse die Module haben, die Python lehren.

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