Bằng cách sử dụng Python Ecosystem for Data Science - núm vú

Bạn cần tải thư viện để thực hiện các nhiệm vụ khoa học dữ liệu bằng Python. Dưới đây là tổng quan về các thư viện bạn có thể sử dụng cho khoa học dữ liệu. Các thư viện này có thể thực hiện nhiều chức năng cho các nhà khoa học dữ liệu.

Truy cập các công cụ khoa học bằng SciPy

ngăn xếp SciPy chứa một loạt các thư viện khác mà bạn cũng có thể tải xuống một cách riêng biệt. Các thư viện này cung cấp hỗ trợ cho toán học, khoa học, và kỹ thuật. Khi bạn có SciPy, bạn sẽ có được một bộ thư viện được thiết kế để làm việc cùng nhau để tạo ra các ứng dụng đa dạng. Các thư viện này

Thực hiện việc tính toán khoa học cơ bản bằng cách sử dụng NumPy

Thư viện NumPy cung cấp phương tiện để thực hiện thao tác mảng n chiều, điều này rất quan trọng đối với công tác nghiên cứu khoa học dữ liệu. Bạn không thể dễ dàng truy cập mảng n chiều mà không có các chức năng NumPy bao gồm hỗ trợ cho đại số tuyến tính, biến đổi Fourier, và tạo ra số ngẫu nhiên.

Thực hiện phân tích dữ liệu bằng gấu trúc

Thư viện gấu trúc cung cấp hỗ trợ cho các cấu trúc dữ liệu và các công cụ phân tích dữ liệu. Thư viện được tối ưu hóa để thực hiện các nhiệm vụ khoa học dữ liệu đặc biệt nhanh và hiệu quả. Nguyên tắc cơ bản đằng sau gấu trúc là cung cấp hỗ trợ phân tích dữ liệu và mô hình cho Python tương tự như các ngôn ngữ khác, chẳng hạn như R.

Thực hiện việc học máy bằng cách sử dụng Scikit-learn

Thư viện Scikit-learn là một trong số Các thư viện Scikit xây dựng trên các khả năng được cung cấp bởi NumPy và SciPy để cho phép các nhà phát triển Python thực hiện các nhiệm vụ theo từng lĩnh vực. Trong trường hợp này, thư viện tập trung vào việc khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu. Nó cung cấp truy cập vào các loại chức năng sau:

Phân loại

Hồi quy

Clustering

Giảm mức độ

Lựa chọn mô hình

Xử lý trước

Xử lý dữ liệu bằng matplotlib

• Thư viện matplotlib cung cấp cho bạn một giao diện giống như MATLAB để tạo các bài trình bày dữ liệu về phân tích mà bạn thực hiện. Thư viện hiện đang bị giới hạn ở đầu ra 2D nhưng nó vẫn cung cấp cho bạn các phương tiện để biểu thị các mẫu dữ liệu bạn thấy trong dữ liệu bạn phân tích.Nếu không có thư viện này, bạn không thể tạo ra kết quả mà mọi người bên ngoài cộng đồng khoa học dữ liệu có thể dễ dàng hiểu.

• Phân tích các tài liệu HTML bằng cách sử dụng Beautiful Soup

• Tải xuống thư viện Beautiful Soup tại trang web Python. Thư viện này cung cấp phương tiện để phân tích cú pháp dữ liệu HTML hoặc XML theo cách mà Python hiểu. Nó cho phép bạn làm việc với các dữ liệu dựa trên cây.

• Ngoài việc cung cấp phương tiện để làm việc với các dữ liệu dựa trên cây, Beautiful Soup mất rất nhiều công việc ngoài việc làm việc với các tài liệu HTML. Ví dụ: nó tự động chuyển đổi

• mã hóa

• (cách mà các ký tự được lưu trong tài liệu) của các tài liệu HTML từ UTF-8 sang Unicode. Một nhà phát triển Python thường cần phải lo lắng về những thứ như mã hóa, nhưng với Beautiful Soup, bạn có thể tập trung vào mã của bạn để thay thế.