Предсказать окупаемость проекта, улучшить транспортное движение и вычислить спрос на товары в определенных условиях — всё это возможно с Data Scince. А Python в области анализа данных и машинного обучения используется как основной язык. Для удобства к нему подключают библиотеки — файлы с готовыми шаблонами кода. В статье делимся подборкой таких библиотек.
Pandas — почти как Excel, но гораздо круче. С ее помощью можно обрабатывать большие объемы данных. Библиотека относится к opensource-проектам, то есть ее исходный код находится в открытом доступе, а вносить пояснения и дополнения могут все пользователи. На официальном сайте есть подробная инструкция по установке пакета.
Особенность pandas в том, что она подходит для работы с уже структурированными табличными, или, как их еще называют, панельными данными. Отсюда и название библиотеки — PANel DAta. Pandas позволяет подготовить данные для их дальнейшего использования в машинном обучении: обрабатывать большие объемы информации, создавать графики и диаграммы, проводить статистический анализ данных.
С помощью pandas можно:
Пример расчетов с pandas для создания таблицы с двумя колонками 'column1' и 'column2':
import pandas as pd
# Создаем таблицу с данными
data = {'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Рассчитываем среднее значение столбца 'column2'
mean_column2 = df['column2'].mean()
# Выводим результат
print("Среднее значение столбца 'column2':", mean_column2)
Массив данных — упорядоченный набор элементов одного типа, который позволяет эффективно хранить и обрабатывать большие объемы данных. Массивом может быть, например, список покупок с информацией о покупателе, цене и названии продукта. Двумерный массив выглядит, как таблица Excel, — две оси и ячейки.
NumPy — еще один наиболее широко используемый Python-пакет, библиотека для работы с многомерными массивами чисел. Полное название библиотеки — Numerical Python extensions (Числовые расширения Python). Как и pandas, у нее открытый исходный код, доступный для пользователей. Библиотека содержит мощные инструменты для численных расчетов, обработки изображений и других задач, связанных со сложными математическими операциями над массивами данных.
Для чего полезна библиотека NumPy:
Графики всегда воспринимаются легче бесконечных таблиц. Особенно, если дело касается анализа данных и сравнения метрик. С помощью Matplotlib можно создавать графики разных видов и интегрировать их в приложения через API.
Линейные, точечные, круговые диаграммы, гистограммы, спектрограммы, контурные графики — с библиотекой доступны визуализации любой сложности.
SciPy — библиотека для сложных инженерных и научных расчетов, основанная на NumPy. Если NumPy предназначена для базовых вычислений, то SciPy — для более глубокого анализа, в ней больше методов и функций.
Примеры задач, которые можно решить с библиотекой SciPy:
Пример применения SciPy для вывода статистических характеристик каждого элемента выборки:
import numpy as np
from scipy import stats
# Задаем данные для расчета
X = [1, 2, 3] # Пример данных
Y = [4, 5, 6] # Пример данных
# Вычисляем статистические характеристики
stats_df = stats.sem(X, Y)
print("Статистические характеристики:")
for i in range(len(stats_df)):
print(stats_df[i][0], end=" ")
print(stats_df[i][1], end=" ")
print()
Еще одна библиотека с открытым исходным кодом и мощный инструмент для визуализации данных. В отличие от Matplotlib Plotly позволяет создавать не просто разные виды диаграмм, а делать их объемными и интерактивными — например, если вы хотите, чтобы пользователи могли взаимодействовать с ними.
Plotly обладает множеством дополнительных функций: настройка внешнего вида графика, добавление анимаций, таймеров и других элементов управления. Это делает ее удобной для использования в разных областях, от научных исследований до маркетинга.
Кроме того, с помощью Plotly можно экспортировать результаты в формате JSON для работы в других приложениях.
TensorFlow — открытая комплексная платформа для машинного обучения. Она позволяет создавать нейронные сети с высокой точностью и скоростью. Библиотеку разработали в Google и сейчас ее используют во многих проектах, включая создание чат-ботов, голосовых помощников и систем распознавания речи. При этом она поддерживает не только Python, а еще Java и C++.
Возможности TensorFlow:
Keras — надстройка над TensorFlow, узко специализированная библиотека для глубокого машинного обучения. Она не выполняет сложных математических вычислений, зато позволяет быстро создать модели, с помощью которых происходит обучение нейросетей.
Что можно делать с помощью Keras:
Параллельные вычисления — задействование нескольких вычислительных устройств для одновременного выполнения процессов одной программы или одного проекта.
Dask — распределенная библиотека с открытым исходным кодом для параллельных вычислений и масштабирования. Она приходит на помощь тогда, когда другим библиотекам для вычислений, например NumPy, сложно обработать большие объемы данных.
Одно из преимуществ Dask — возможность масштабировать вычисления на персональном компьютере до нескольких ядер. Кроме того, Dask отлично интегрируется с NumPy, Pandas и некоторыми другими фреймворками.
Насколько большие объемы данных может обработать Dask? Например, в Walmart, американском оптовом магазине, библиотеку используют для прогнозирования спроса 500 миллионов комбинаций товаров. В число компаний, которые применяют Dask, входят также General Motors, Nvidia и NASA.
StatsModels — библиотека статистических методов. С ее помощью можно анализировать большие объемы данных. Она предназначена для анализа данных и прогнозирования на основе математических моделей.
Дело в том, что у Python мало встроенных возможностей для статистических вычислений, но с помощью StatsModels можно проводить сложные вычисления, проверку гипотез, оценку параметров модели, регрессионный и кластерный анализ.
StatsModels может быть полезна различным специалистам, работающим в области статистики и экономики: аналитики используют библиотеку для проведения исследований и оценки рисков при принятии решений; бизнесмены — для прогнозирования продаж и определения эффективности маркетинговых кампаний.
⌘⌘⌘
Конечно, это далеко не все библиотеки на Python, которые используются для работы с большими данными. Но этого достаточно, чтобы провести первичный и глубокий анализ, работать со статистикой, визуализировать результаты, создавать и обучать нейронные сети. Только не забудьте выбрать подходящую инфраструктуру для ваших AI- и ML-проектов 😉
Многие предприниматели жалуются на сложный и слишком изобильный документооборот: много документов приходится оформлять. Но при…
Чтобы легально пользоваться результатами чужого труда в своем бизнесе, нужно за это заплатить. И неважно,…
Франшизы предоставляют предпринимателям возможность использовать популярные бренды, эффективные бизнес-модели и поддержку со стороны материнской компании.…
Некоторые компании сосредотачивают в своих руках и производственные мощности, и права на то, что на…
У любой компании есть адрес, по которому она «прописана», то есть зарегистрирована в ЕГРЮЛ. Но…
Подросток может заниматься бизнесом, но с учетом важных условий, прописанных в законе. Разбираемся, как несовершеннолетнему…