Для чего они необходимы а для каких задач они могут решить? 28 марта 2023 г. Поделиться Язык питона часто используется в науке о данных, потому что с самого начала, когда сравнивая с другими языками, код замысловатых задач на python более приятен и короче. Кроме того, существует много мощных прикладных библиотек для решения различных проблем: первичная обработка и обработка данных, обработка естественного языка и визуализация. Этот выбор нуждается в аналитиках данных, математиков и тех, кто занимается наукой данных на всех уровнях. Эксперты старшего аналитика rostelecom константин башева, глава факультета аналитики в mail.Ru, питер эрмаков и наставник курса skillfactory, анна агабекан помогла нам его составить. Они были изобретены, если людям не нужно снова печатать один и тот же код каждый раз: они просто открывают файл, вставляют свою информацию и получают потребительский результат. В порно -материале вы найдете описание библиотек, которые чаще всего используются для ознакомления с информацией о python. Основные библиотеки python Вот основные библиотеки, которые изготовлены из инструмента python языка программирования для анализа и визуализации данных. Чаще всего их называли stack. Более специализированные библиотеки основаны на них. Jupyter Интерактивная оболочка для python. Он имеет дополнительный синтаксис команды; он сохраняет историю ввода во всех сессиях, выделяет и автоматически дополняет код. Если вы когда -либо использовали mathematica или matlab, вы поймете это так же, как и юпитер. Интерфейс библиотеки подходит для исследования и обработки первичной информации, тестируя первые версии бетона кода и улучшения. Используя язык маркировки маркировки для форматирования текста и библиотеки для визуализации, вы можете составить аналитические отчеты в браузере или преобразовать отчет о презентации. С помощью jupyterhub вам необходимо настроить совместную работу команды на сайте. Пример небольшого анализа информации через окно браузера: Numpy Numpy является основной библиотекой python , что упрощает положение векторами и матрицами. Он содержит готовые методы для различных математических операций: от создания, изменение формы, умножения и оплаты определяющих факторов матриц на решение линейных уравнений и единственного разложения. Например, мы принимаем эту систему уравнений: , Чтобы справиться с ней, вам просто нужно использовать метод lialg.Solve: Scipy Библиотека scipy основана на numpy и расширяет свои возможности. Scipy выглядит как matlab. Включает методы линейной алгебры и методы взаимодействия с вероятностными распределениями, интегральным исчислением и преобразованием фурье. Пример вычисления определяющей среды двух -дивминной матрицы: Matplotlib Matplotlib -библиотека низкого уровня для формирования двухмерных графиков и диаграмм. С помощью его помощи вы можете создать любой график, но для сложной визуализации потребуется гораздо больше кода, чем в современных библиотеках. Пример визуализации: Библиотека для сотрудничества с данными Библиотеки python для анализа данных, машинного обучения и обучения сложные нейронные сети. scikit -learn scikit -learn на основе numpy и scipy. Он имеет алгоритмы для изучения машин и ментального анализа данных: кластеризация, регрессия и классификация. Это самый простой из самых лучших библиотек для компаний, работающих со значительным количеством данных - он используется evernote, okcupid, spotify и birchbox. Пример частичной зависимости стоимости домов в калифорнии в зависимости от качеств облегчения: Библиотека была создана в google, чтобы заменить достоверность - freimvork для обучения, создания и обучения нейронных сетей. Из -за такой библиотеки google может определять объекты на фотографиях, а программное обеспечение для распознавания голоса может понять речь. Пример архитектуры приверженной нейронной сети: Keras Библиотека глубокого обучения. Благодаря модальности и масштабированию, это позволяет легко и быстро создавать прототипы. Керас поддерживает как сверточные, так и рецидивирующие сети, так и их комбинации. Пример модели обучения в классификации изображений: Библиотеки для интеллектуального контроля и выращивания естественного языка Полезные ibliots для работы с текстом, необходимым для покупки выдержек в интернет -кинотеатрах и обработки естественного языка. Scrapy Библиотека используется для создания ботов пауков, которые сканируют страницы сайтов и генерируют структурированные данные: цены, контактная информация и адреса url. Кроме того, скрара может извлечь данные из api. Пример кода для создания паука паука: Nltk (toolkit естественного языка) Набор библиотек для открытия естественного языка. Доминирующие функции: маркировка текста, определение названных объектов, отображение синтаксического дерева, онлайн-обучение на пайтон-разработчика с нуля рассказывание части речи и зависимости. Текст: Шаблон Объединяет функциональность скраски и nltk и предназначена для извлечения данных во всемирной паутине, естественная обработка языка, машины обучение и анализ учетных записей в социальных сетях. Среди инструментов есть строка поиска, api для google, twitter и википедия и алгоритмы текстового анализа, которые могут быть выполнены несколькими строками кода. Пример визуализации столбца: Библиотеки python для визуализации Библиотеки, которые необходимы для визуализации информации и строительство графиков. Seaborn Библиотека с большим качеством matplotlib. Используя его, легче создать конкретную визуализацию: тепловые карты, временные стены и скрипки. Пример визуализации: Bokeh Создает интерактивные и масштабируемые графики в браузерах с использованием виджетов javascript. Сложность графиков может отличаться: от стандартных диаграмм до сложных индивидуальных цепей. Примеры визуализации: Basemap Basemap пользуется спросом на создание карт. У нее есть библиотека folium на основе, с которой создаются интерактивные карты в интернете. Пример карты: Код: Networkx Используется для проектирования и анализа графиков и сетевых структур полем сшит специально для обработки обычных и нестандартных форматов данных. Примеры визуализации: Используемый код: Это небольшая часть библиотеки python, но достаточно из их для того, чтобы проанализировать информацию на серьезном уровне, создавать и обучать нейронную сеть и визуализировать результаты. https://krockit.com/kg/python/
