¿Qué software utilizar para el análisis de datos de Python?
El análisis de datos de Python requiere la instalación de bibliotecas de extensiones de terceros: Numpy, Pandas, SciPy, Matplotlib, Scikit-Learn, Keras, Gensim, Scrapy, etc. La siguiente es una breve introducción a estas bibliotecas de terceros. Bibliotecas de extensiones de terceros: (Aprendizaje recomendado: videotutorial de Python)
1. Pandas
Pandas es una herramienta de exploración y análisis de datos potente y flexible para Python, que incluye estructuras y herramientas de datos avanzadas. como Serie, DataFrame, etc. La instalación de Pandas hace que trabajar con datos en Python sea rápido y sencillo.
Pandas es un paquete de análisis de datos para Python. Pandas se desarrolló originalmente como una herramienta para analizar datos financieros, por lo que Pandas brinda un excelente soporte para el análisis de series temporales.
Pandas fue creado para resolver tareas de análisis de datos. Pandas contiene una gran cantidad de bibliotecas y modelos de datos estándar para proporcionar las herramientas necesarias para procesar de manera eficiente grandes conjuntos de datos. Pandas incluye herramientas y estructuras de datos avanzadas para que el análisis de datos sea rápido y sencillo. Está construido sobre Numpy, lo que facilita las aplicaciones de Numpy.
Las estructuras de datos con ejes admiten la alineación de datos automática o explícita. Esto evita errores comunes causados por estructuras de datos desalineadas, así como el procesamiento de datos de diferentes fuentes y el uso de diferentes índices.
Manejar los datos faltantes es más fácil con Pandas.
Incorpore bases de datos comunes (por ejemplo, bases de datos basadas en SQL)
Pandas es la mejor herramienta para la claridad/organización de los datos.
2.Numpy
Python no proporciona funciones de matriz. Numpy puede proporcionar soporte de matrices y las funciones de procesamiento eficientes correspondientes. Es la base del análisis de datos de Python y también del procesamiento y la aplicación de datos. plataformas como SciPy y Pandas La biblioteca de funciones más básica en la biblioteca de informática científica, sus tipos de datos son muy útiles para el análisis de datos de Python.
Numpy proporciona dos objetos básicos: ndarray y ufunc. ndarray es una matriz multidimensional que almacena un único tipo de datos, mientras que ufunc es una función que puede manejar matrices. Características de Numpy:
Matriz N-dimensional, una matriz multidimensional que utiliza la memoria de manera rápida y eficiente, proporciona operaciones matemáticas vectorizadas. Se pueden realizar operaciones matemáticas estándar con los datos dentro de toda la matriz sin utilizar bucles. Es fácil transferir datos a una biblioteca externa escrita en el lenguaje subyacente (C) y es fácil para la biblioteca externa devolver los datos como una matriz Numpy.
Numpy no proporciona análisis de datos avanzados, pero puede obtener una comprensión más profunda de las matrices de Numpy y los cálculos orientados a matrices.
3.Matplotlib
Matplotlib es una poderosa herramienta de visualización de datos y una biblioteca de gráficos. Es una biblioteca de Python que se utiliza principalmente para dibujar gráficos de datos. Proporciona fuentes de comandos para dibujar varios gráficos visuales. , la interfaz es simple y permite a los usuarios dominar fácilmente los formatos gráficos y dibujar varios gráficos visuales.
Matplotlib es un módulo de visualización de Python que puede crear fácilmente gráficos profesionales como gráficos de líneas, gráficos circulares y gráficos de barras.
Con Matplotlib, puedes personalizar cualquier aspecto de tu gráfico.
Admite diferentes backends de GUI en todos los sistemas operativos y puede generar gráficos en gráficos vectoriales comunes y pruebas gráficas como PDF SVG JPG PNG BMP GIF. A través del dibujo de datos, podemos transformar números aburridos en gráficos que sean fáciles de aceptar para las personas.
Matplotlib es un conjunto de paquetes de Python basados en Numpy. Este paquete proporciona herramientas de dibujo de datos imprescindibles, que se utilizan principalmente para dibujar algunos gráficos estadísticos.
Matplotlib tiene un conjunto de configuraciones predeterminadas que permiten la personalización de varias propiedades que controlan cada propiedad predeterminada en Matplotlib: tamaño de imagen, puntos por pulgada, ancho de línea, color y estilo, subtramas, coordenadas, ejes, propiedades de cuadrícula, Texto y propiedades del texto.
4.SciPy
SciPy es una colección de paquetes de software diseñados específicamente para resolver diversas áreas de problemas estándar en informática científica. Sus funciones incluyen optimización, álgebra lineal, integración, interpolación, ajuste. Las funciones especiales, las transformadas rápidas de Fourier, el procesamiento de señales y de imágenes, la resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias y otros cálculos comúnmente utilizados en ciencia e ingeniería son muy útiles para el análisis y la minería de datos.
Scipy es un paquete de software Python conveniente y fácil de usar diseñado para los campos de la ciencia y la ingeniería, que incluye estadística, optimización, integración, módulos de álgebra lineal, transformadas de Fourier, procesamiento de señales e imágenes, solucionador de ecuaciones diferenciales ordinarias. y más.
Python, al igual que Matlab, tiene el potente paquete de herramientas numéricas Numpy, el paquete de herramientas de dibujo Matplotlib y el paquete de herramientas de computación científica Scipy.
Python puede manejar datos directamente, mientras que Pandas puede controlar datos casi como SQL.
Scikit-Learn admite algoritmos de aprendizaje automático y Theano proporciona un marco de aprendizaje que extrae inferencias de un ejemplo (también se puede utilizar la aceleración de la CPU).
5.Keras
Keras es una biblioteca de aprendizaje profundo, una red neuronal artificial y un modelo de aprendizaje profundo. Se basa en Theano y se basa en Numpy y Scipy. redes neuronales ordinarias y varios modelos de aprendizaje profundo, como procesamiento de lenguaje, reconocimiento de imágenes, codificadores automáticos, redes neuronales recurrentes, redes de auditoría recursivas, redes neuronales convolucionales, etc.
6. Scikit-Learn
Scikit-Learn es un conjunto de herramientas de aprendizaje automático de uso común para Python. Proporciona un conjunto de herramientas de aprendizaje automático completo y admite potentes bibliotecas de aprendizaje automático para el preprocesamiento de datos. clasificación, regresión, agrupación, predicción y análisis de modelos, estas bibliotecas se basan en Numpy, Scipy, Matplotlib, etc.
Scikit-Learn es un módulo de aprendizaje automático basado en Python con la licencia de código abierto BSD.
La instalación de Scikit-Learn requiere módulos como Numpy Scopy Matplotlib. Las funciones principales de Scikit-Learn se dividen en seis partes: clasificación, regresión, agrupamiento, reducción de la dimensionalidad de los datos, selección de modelos y preprocesamiento de datos.
Scikit-Learn viene con algunos conjuntos de datos clásicos, como los conjuntos de datos digitales y de iris para clasificación, y el conjunto de datos de precios de vivienda de Boston para análisis de regresión. Un conjunto de datos es una estructura de diccionario con datos almacenados en el miembro .data y etiquetas de salida en el miembro .target. Scikit-Learn se basa en Scipy, que proporciona un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático de uso común que están disponibles a través de una interfaz unificada.
Scikit-Learn también tiene bibliotecas como Nltk para procesamiento de lenguaje natural, Scrappy para web scraping, Pattern para minería web y Theano para aprendizaje profundo.
7.Scrapy
Scrapy es una herramienta especial para rastreadores. Tiene funciones como lectura de URL, análisis de HTML y almacenamiento de datos. Puede utilizar la biblioteca de red asíncrona Twisted para manejar. comunicación de red. Tiene una arquitectura clara e incluye una variedad de interfaces de middleware que pueden satisfacer de manera flexible diversas necesidades.
8.Gensim
Gensim es una biblioteca utilizada para modelar temas de texto. A menudo se usa para manejar tareas lingüísticas. Es compatible con TF-IDF, LSA, LDA y Word2Vec. muchos Un algoritmo de modelado de temas que admite el entrenamiento de transmisión y proporciona interfaces API para tareas comunes como el cálculo de similitudes y la recuperación de información.
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