Pustaka manakah yang boleh diimport ke dalam python untuk analisis data besar?

Untuk melakukan analisis data besar dalam python anda memerlukan: 1. NumPy, perpustakaan kelas asas yang menyediakan fungsi operasi matematik lanjutan; -belajar , berorientasikan pembelajaran mesin 4. Pandas, menyediakan alat untuk mengendalikan fungsi DataFrame.

Persekitaran pengendalian tutorial ini: sistem windows7, versi python3, komputer Dell G3.

Tidak keterlaluan untuk mengatakan bahawa data besar telah menjadi bahagian yang sangat diperlukan dalam mana-mana komunikasi perniagaan. Carian desktop dan mudah alih menyampaikan data pada skala yang tidak pernah berlaku sebelum ini kepada pemasar dan syarikat di seluruh dunia, dan dengan kemunculan Internet Perkara, jumlah data yang tersedia untuk penggunaan akan berkembang dengan pesat. Data penggunaan ini adalah lombong emas untuk syarikat yang ingin menyasarkan pelanggan dengan lebih baik, memahami cara orang menggunakan produk atau perkhidmatan mereka dan mengumpul maklumat untuk meningkatkan keuntungan.

Peranan menapis data dan mencari hasil yang sebenarnya boleh digunakan oleh perniagaan jatuh kepada pembangun perisian, saintis data dan ahli statistik. Terdapat banyak alat untuk membantu analisis data besar, tetapi yang paling popular ialah Python.

Mengapa memilih Python?

Kelebihan terbesar Python ialah ia mudah dan mudah digunakan. Bahasa ini mempunyai sintaks intuitif dan merupakan bahasa pelbagai guna yang berkuasa. Ini penting dalam persekitaran analisis data besar, dan banyak syarikat sudah menggunakan Python secara dalaman, seperti Google, YouTube, Disney dan Sony DreamWorks. Juga, Python adalah sumber terbuka dan mempunyai banyak perpustakaan untuk sains data. Oleh itu, pasaran data besar sangat memerlukan pembangun Python. Pakar yang bukan pembangun Python juga boleh mempelajari bahasa ini pada kelajuan yang tinggi, dengan itu memaksimumkan masa yang digunakan untuk menganalisis data dan meminimumkan masa yang dihabiskan untuk mempelajari bahasa ini.

Sebelum menggunakan Python untuk analisis data, anda perlu memuat turun Anaconda daripada Continuum.io. Pakej ini mempunyai semua yang anda perlukan untuk melakukan sains data dalam Python. Kelemahannya ialah memuat turun dan mengemas kini dilakukan sebagai satu unit, jadi mengemas kini satu perpustakaan memakan masa. Tetapi ia berbaloi, lagipun ia memberikan anda semua alat yang anda perlukan supaya anda tidak perlu bersusah payah.

Sekarang, jika anda benar-benar mahu menggunakan Python untuk analisis data besar, tidak syak lagi anda perlu menjadi pembangun Python. Ini tidak bermakna anda perlu menguasai bahasa, tetapi anda perlu mengetahui sintaks Python, memahami ungkapan biasa, mengetahui apa tuple, rentetan, kamus, pemahaman kamus, senarai dan pemahaman senarai - itu Hanya permulaan.

Pelbagai perpustakaan kelas

Selepas anda menguasai pengetahuan asas Python, anda perlu memahami cara dan fungsi perpustakaan kelas sains datanya adalah perkara yang anda perlukan. Sorotan termasuk NumPy, perpustakaan asas yang menyediakan operasi matematik lanjutan, SciPy, perpustakaan pepejal yang memfokuskan pada alatan dan algoritma, Sci-kit-lern, untuk pembelajaran mesin dan Pandas, satu set fungsi untuk memanipulasi alatan DataFrames.

Selain perpustakaan kelas, anda juga perlu tahu bahawa Python tidak mempunyai persekitaran pembangunan bersepadu terbaik (IDE) yang diiktiraf, dan perkara yang sama berlaku untuk bahasa R. Jadi, anda perlu mencuba sendiri IDE yang berbeza untuk melihat yang mana satu lebih memenuhi keperluan anda. IPython Notebook, Rodeo dan Spyder disyorkan untuk bermula dengan. Seperti pelbagai IDE, Python juga menyediakan pelbagai perpustakaan visualisasi data, seperti Pygal, Bokeh dan Seaborn. Alat visualisasi data yang paling penting ialah Matplotlib, perpustakaan lukisan berangka yang mudah dan berkesan.

Semua perpustakaan ini disertakan dalam Anaconda, jadi selepas memuat turun, anda boleh menyelidik untuk melihat gabungan alatan yang lebih sesuai dengan keperluan anda. Anda boleh membuat banyak kesilapan semasa melakukan analisis data dengan Python, jadi berhati-hati. Sebaik sahaja anda sudah biasa dengan persediaan pemasangan dan setiap alat, anda akan mendapati bahawa Python adalah salah satu platform terbaik untuk analisis data besar di pasaran.

Cadangan pembelajaran percuma yang berkaitan: tutorial video python!

Atas ialah kandungan terperinci Pustaka manakah yang boleh diimport ke dalam python untuk analisis data besar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!