Տվյալների գիտությունը և մեքենայական ուսուցումը վերջին տարիներին դառնում են ավելի տարածված ոլորտներ: Python-ն իր պարզությամբ և բազմակողմանիությամբ հայտնվել է որպես տվյալների գիտնականների և մեքենայական ուսուցման պրակտիկանտների ծրագրավորման լեզու: Այս բլոգային գրառման մեջ մենք կուսումնասիրենք Python-ի լավագույն շրջանակներն ու գրադարանները, որոնք կարող են գերլարել ձեր տվյալների գիտության և մեքենայական ուսուցման նախագծերը: Մենք նաև կներառենք կոդի հատվածներ, որոնք կօգնեն ձեզ արագ սկսել:
1. NumPy
NumPy-ը Python-ի հետ գիտական հաշվարկների հիմնական գրադարանն է: Այն ապահովում է մեծ, բազմաչափ զանգվածների և մատրիցների աջակցություն, ինչպես նաև բարձր մակարդակի մաթեմատիկական ֆունկցիաների լայն հավաքածու՝ այս զանգվածների վրա գործելու համար:
import numpy as np # Create a NumPy array arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # Perform basic operations mean = np.mean(arr) std_dev = np.std(arr)
NumPy-ն էական նշանակություն ունի թվային հաշվարկներն արդյունավետորեն կատարելու համար և հաճախ հանդիսանում է տվյալների գիտության այլ գրադարանների կառուցման բլոկ:
2. Պանդաներ
Pandas-ը տվյալների մանիպուլյացիայի և վերլուծության հզոր գրադարան է: Այն առաջարկում է տվյալների կառուցվածքներ, ինչպիսիք են DataFrames-ը, որոնք նախատեսված են կառուցվածքային տվյալները հեշտությամբ մշակելու և վերլուծելու համար:
import pandas as pd # Create a DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) # Filter data filtered_data = df[df['Age'] > 30]
Պանդաները աներևակայելի օգտակար են տվյալների մաքրման, հետազոտման և փոխակերպման համար:
3. Matplotlib եւ Seaborn
Matplotlib-ը և Seaborn-ը տվյալների վիզուալիզացիա ստեղծելու գրադարաններ են: Թեև Matplotlib-ը շատ հարմարեցված է և բազմակողմանի, Seaborn-ն ապահովում է ավելի բարձր մակարդակի ինտերֆեյս՝ գրավիչ վիճակագրական գրաֆիկա ստեղծելու համար:
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Create a histogram data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4] plt.hist(data, bins=4) plt.title('Histogram') plt.xlabel('Values') plt.ylabel('Frequency') # Create a heatmap sns.heatmap(data, annot=True) plt.title('Heatmap')