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')