Petua peperiksaan PCED Python untuk Pandas, NumPy, Matplotlib dan Seaborn

pengenalan

Analisis data ialah kemahiran penting dalam pasaran kerja hari ini, dengan syarikat bergantung pada data untuk membuat keputusan termaklum. Akibatnya, terdapat peningkatan dalam permintaan untuk penganalisis data peringkat kemasukan yang diperakui. Pensijilan yang paling dicari untuk penganalisis data ialah Penganalisis Data Peringkat Kemasukan Diperakui dengan pensijilan Python (PCED).

PCED ialah pensijilan yang diiktiraf di peringkat global yang menunjukkan kecekapan individu dalam analisis data menggunakan Python. Pensijilan merangkumi empat topik utama: Pandas, NumPy, Matplotlib dan Seaborn. Dalam artikel ini, kami akan memberikan beberapa petua peperiksaan untuk topik ini untuk membantu anda bersedia untuk pensijilan PCED.

1. Panda

Panda ialah perpustakaan sumber terbuka yang digunakan secara meluas untuk manipulasi dan analisis data dalam Python. Ia menawarkan struktur data, alatan dan kaedah untuk melaksanakan pembersihan, transformasi dan analisis data.

Petua 1: Biasakan diri dengan dokumentasi Pandas
Dokumentasi Pandas menyediakan panduan komprehensif tentang fungsi dan keupayaan perpustakaan. Membiasakan diri dengan dokumentasi akan membantu anda memahami kaedah yang berbeza dan parameternya, menjadikannya lebih mudah untuk melaksanakannya dalam analisis anda.

Petua 2: Amalkan manipulasi dan analisis data
Cara terbaik untuk memahami Panda adalah melalui latihan. Selesaikan seberapa banyak masalah dunia sebenar yang anda boleh menggunakan Panda. Ini akan membantu anda memperoleh pengalaman langsung dalam manipulasi dan analisis data, sekali gus meningkatkan pemahaman anda tentang perpustakaan.

Contoh kod:

# Import the Pandas library
import pandas as pd

# Read a CSV file into a Pandas dataframe
df = pd.read_csv('data.csv')

# Check the first few rows of the dataframe
df.head()

2. NumPy

NumPy ialah perpustakaan Python asas untuk pengkomputeran saintifik. Ia menyediakan struktur dan kaedah data yang berkuasa untuk melaksanakan operasi matematik pada tatasusunan dan matriks berbilang dimensi.

Petua 1: Fahami manipulasi tatasusunan dan penyiaran
Manipulasi tatasusunan dan penyiaran adalah konsep penting dalam NumPy, dan pemahaman yang baik mengenainya adalah penting untuk peperiksaan PCED. Amalkan pengindeksan tatasusunan, penghirisan dan pembentukan semula untuk meningkatkan kemahiran anda dalam manipulasi tatasusunan. Selain itu, pelajari cara menggunakan penyiaran untuk melaksanakan operasi pada tatasusunan pelbagai bentuk.

Contoh kod:

# Import the NumPy library
import numpy as np

# Create a 2D array
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# Select elements from the second row
arr[1, 0:2]

# Reshape the array to a 3x2 matrix
arr.reshape(3, 2)

Petua 2: Ketahui fungsi universal (ufuncs)
NumPy menyediakan rangkaian fungsi universal terbina dalam (ufuncs) untuk pemprosesan data yang cekap. Fungsi ini dioptimumkan untuk kelajuan, menjadikannya alat penting dalam analisis data. Beberapa ufunc yang biasa digunakan termasuk np.mean(), np.max(), dan np.median().

3. Matplotlib

Matplotlib ialah perpustakaan visualisasi data yang berkuasa dalam Python. Ia menawarkan pelbagai fungsi untuk mencipta plot dan carta 2D dan 3D berkualiti tinggi.

Petua 1: Kuasai fungsi plot asas
Teras Matplotlib adalah berdasarkan modul Pyplotnya, yang menyediakan antara muka mudah untuk mencipta plot. Biasakan diri anda dengan fungsi plot asas, seperti plt.plot(), plt.scatter(), dan plt.bar(), untuk mencipta pelbagai jenis plot.

Petua 2: Berlatih menyesuaikan plot
Matplotlib menawarkan pelbagai pilihan penyesuaian untuk meningkatkan estetika plot. Ini termasuk melabel paksi, menambah tajuk, menukar warna dan gaya serta menambah anotasi. Berlatih menyesuaikan plot anda untuk mencipta visualisasi yang menarik secara visual dan bermaklumat.

Contoh kod:

# Import the Pandas library
import pandas as pd

# Read a CSV file into a Pandas dataframe
df = pd.read_csv('data.csv')

# Check the first few rows of the dataframe
df.head()

4. Seaborn

Seaborn ialah perpustakaan visualisasi data yang dibina di atas Matplotlib. Ia menawarkan antara muka peringkat lebih tinggi untuk mencipta plot dan carta statistik yang lebih menarik secara visual.

**Petua 1: Fahami hubungan antara Matplotlib dan Seaborn
**Seaborn menggunakan Matplotlib sebagai asasnya, jadi memahami Matplotlib adalah penting untuk menggunakan Seaborn dengan berkesan. Banyak pilihan penyesuaian yang tersedia dalam Matplotlib juga boleh digunakan dalam Seaborn.

Petua 2: Berlatih mencipta pelbagai jenis plot
Seaborn menawarkan pelbagai plot, termasuk plot serakan, plot garis, plot bar dan peta haba, untuk menamakan beberapa. Berlatih mencipta plot ini untuk meningkatkan kemahiran anda menggunakan Seaborn.

Contoh kod:

# Import the NumPy library
import numpy as np

# Create a 2D array
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# Select elements from the second row
arr[1, 0:2]

# Reshape the array to a 3x2 matrix
arr.reshape(3, 2)

Kesimpulan

Pensijilan PCED ialah aset berharga bagi individu yang mencari kerjaya dalam analisis data. Persediaan untuk pensijilan memerlukan pemahaman yang baik tentang empat topik utama yang diliputi: Pandas, NumPy, Matplotlib dan Seaborn. Dengan mengikuti petua peperiksaan yang disediakan dalam artikel ini dan berlatih dengan contoh dunia sebenar, anda boleh meningkatkan kemahiran anda dan meningkatkan peluang anda untuk lulus peperiksaan PCED. Selain itu, jangan lupa untuk sentiasa dikemas kini tentang keluaran baharu dan ciri perpustakaan ini untuk kekal di hadapan dalam bidang analisis data yang berkembang pesat.

Atas ialah kandungan terperinci Petua peperiksaan PCED Python untuk Pandas, NumPy, Matplotlib dan Seaborn. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!