Python library data mining

Python-пакеты для Data Science

Python — это один из самых распространённых языков программирования. Хотя стандартные возможности Python достаточно скромны, существует огромное количество пакетов, которые позволяют решать с помощью этого языка самые разные задачи. Пожалуй, именно поэтому Python и пользуется такой популярностью среди программистов. Можно наугад назвать какую-нибудь сферу деятельности и в экосистеме Python, почти гарантированно, найдутся отличные инструменты для решения специфических задач из этой сферы. В наше время весьма востребованы наука о данных (Data Science, DS) и машинное обучение (Machine Learning, ML). И там и там Python показывает себя наилучшим образом.

Помимо Python в DS-проектах часто используют язык программирования R. R быстрее Python и имеет больше статистических и вычислительных библиотек. Но в этом материале мы будем говорить исключительно о библиотеках (пакетах) для Python, о которых стоит знать каждому, кто хочет добраться до профессиональных вершин Data Science.

Прежде чем переходить к обзору библиотек, остановимся на том, что это такое — «наука о данных», и на том, почему в этой сфере стоит пользоваться языком Python.

Обзор Data Science

В наши дни данные в бизнесе ценятся буквально на вес золота. Мы живём во времена больших данных, каждую секунду в мире появляются огромные объёмы информации. Крупные организации пользуются этими данными ради укрепления и расширения своего бизнеса.

Применяя DS и другие подобных технологии, мы извлекаем из данных ценные сведения, которые позволяют решать сложные реальные задачи и строить прогнозные модели. Data Science — это не инструмент или технология. Это — навык, который можно развить, освоив некоторые инструменты и программные пакеты.

Почему Python используется в сфере Data Science?

Python считается одним из ведущих языков программирования, используемых для построения DS- и ML-моделей.

Обсудим основные причины, по которым разработчики и дата-сайентисты предпочитают использовать в своих проектах Python, а не другие языки программирования.

▍Простота изучения

Это — очевидная причина выбора из множества существующих языков программирования именно Python. В этом языке используется простой и понятный синтаксис, писать Python-код совсем несложно. Этот процесс напоминает написание инструкций на обычном английском языке.

▍Для решения сложных задач требуется писать сравнительно небольшие объёмы кода

Алгоритмы из сфер DS и ML весьма сложны. Поэтому для их реализации желательно использовать такой язык программирования, который позволяет кратко и ёмко выражать идеи разработчика. Python, благодаря его синтаксису и чёткой структуре кода, отлично подходит для решения подобных задач. Это помогает программистам создавать компактные и мощные программы.

▍Библиотеки

Главные ресурсы Python-программиста — это дополнительные библиотеки. Создано множество Python-пакетов, ориентированных на сферу Data Science. В них имеются реализации сложных алгоритмов, что позволяет тем, кому нужны эти алгоритмы, не писать код с нуля.

▍Кроссплатформенность

Python-программы могут работать на различных платформах. В частности — на Windows, Linux, macOS. Код, написанный для некоей платформы, может, без изменений, запускаться на других платформах.

▍Большое сообщество

Вокруг Python сформировалось огромное сообщество. Существует множество онлайн-площадок, на которых разработчики обсуждают возникшие у них проблемы и помогают друг другу в их решении.

Python-пакеты для Data Science

Мы поговорили о том, что такое Data Science, и о том, почему Python популярен в этой сфере. Теперь давайте рассмотрим некоторые полезные Python-пакеты. В частности, речь пойдёт о следующих пакетах:

1. NumPy
2. SciPy
3. Pandas
4. StatsModels
5. Matplotlib
6. Seaborn
7. Plotly
8. Bokeh
9. Scikit-Learn
10. Keras

▍1. NumPy

NumPy — это один из самых широко используемых Python-пакетов. Название пакета, NumPy, расшифровывается как Numerical Python. Здесь реализовано множество вычислительных механизмов, пакет поддерживает специализированные структуры данных, в том числе — одномерные и многомерные массивы, значительно расширяющие возможности Python по выполнению различных вычислений. Возможности структур данных, которые поддерживает Python, уступают возможностям структур данных NumPy.

Особенности NumPy

• Пакет можно использовать как для выполнения простых, так и достаточно сложных научных расчётов.
• Он поддерживает многомерные массивы, расширяя возможности Python.
• В пакете имеется множество встроенных методов, которые можно применять для выполнения различных вычислений на многомерных массивах.
• Пакет позволяет выполнять различные преобразования данных.
• Пакет поддерживает работу не только с числовыми, но и с другими типами данных.

▍2. SciPy

Пакет SciPy построен на основе NumPy, в нём используются и некоторые другие вспомогательные пакеты. Он широко используется для выполнения статистических расчётов. В SciPy можно работать с теми же данными, что и в NumPy. Поэтому SciPy часто используют для решения задач, которые нельзя решить с использованием стандартных механизмов NumPy. SkiPy — это инструмент, которому доверяет огромное количество учёных во всём мире.

Особенности SciPy

• Пакет SciPy основан на NumPy.
• Он поддерживает вычисления, основанные на эффективных структурах данных NumPy.
• Этот пакет, помимо возможностей NumPy, задействует и возможности других пакетов.
• SciPy представляет собой набор подпакетов, в которых реализованы различные вычислительные механизмы. Среди них, например, подпакеты, реализующие быстрое преобразование Фурье, обработку изображений, решение дифференциальных уравнений, механизмы линейной алгебры.

▍3. Pandas

Pandas — это, после NumPy, второй по известности Python-пакет, используемый в Data Science. Его применяют в самых разных местах, например, в сферах статистики, финансов, экономики, анализа данных. Он основан на NumPy, в частности, поддерживает преобразование структур данных NumPy в собственные структуры данных и обратные преобразования. Пакет Pandas часто используют для обработки больших объёмов данных. В ходе обработки данных Pandas прибегает к некоторым возможностям NumPy, в нём применимы и возможности SciPy, например, средства проведения статистических вычислений. Фактически, для проведения DS-вычислений обычно используются все три пакета — Pandas, NumPy и SciPy.

Особенности Pandas

• Он поддерживает объект DataFrame, предназначенный для работы с индексированными массивами.
• Этот пакет является одним из лучших инструментов для исследования данных.
• Его можно использовать для работы с большими наборами данных. В частности, речь идёт о слиянии и объединении наборов данных, о создании срезов данных, о группировке данных, об их визуализации.
• Пакет может работать с различными источниками данных. Например — с CSV- и TSV-файлами, с базами данных.

▍4. StatsModels

Пает StatsModels основан на пакетах NumPy и SciPy. Он широко используется для анализа данных, для создания статистических моделей, для выполнения статистических исследований. Данный пакет весьма популярен благодаря своим возможностям в сфере статистических вычислений. Он хорошо интегрируется, например, с Pandas. В других подобных пакетах, в SciPy, например, выполнять статистические вычисления достаточно сложно. StatsModels упрощает решение подобных задач.

Особенности StatsModels

• Многие дата-сайентисты используют этот пакет для проведения статистических вычислений.
• В его состав входят некоторые методы, которые знакомы тем, кто пользуется языком R.
• С его помощью создают и исследуют, например, обобщённые линейные модели, он позволяет проводить одномерный и двумерный анализ данных, применяется для проверки гипотез.

▍5. Matplotlib

Matplotlib — это известнейший Python-пакет для визуализации данных. Его, пожалуй, можно включить в набор основных пакетов, которые нужно освоить тому, кто пользуется Python в сфере Data Science. Он поддерживает множество стандартных средств для визуализации данных, представленных различными графиками и диаграммами.

Этот пакет может работать вместе с другими Python-пакетами, вроде уже известных нам NumPy и SciPy. Он, кроме того, поддерживает API, который позволяет встраивать создаваемые им графические объекты в различные приложения.

Особенности Matplotlib

• С помощью этого пакета можно очень просто и удобно строить различные графики и диаграммы.
• Графические представления данных, создаваемые этим пакетом, поддаются глубокой настройке.
• Он поддерживает объектно-ориентированный API, позволяющий интегрировать его в различные приложения.

▍6. Seaborn

Seaborn — это расширение для Matplotlib, которое направлено на то, чтобы сделать графики Matplotlib привлекательнее и упростить создание сложных визуализаций. Этот пакет, кроме того, содержит API, направленный на изучение взаимоотношений между переменными. В целом, Seaborn можно назвать «улучшенным Matplotlib».

Особенности Seaborn

• Встроенные возможности исследования данных.
• Поддержка различных форматов данных.
• Он умеет строить графики моделей линейной регрессии.
• Его используют для создания сложных визуализаций.
• Он поддерживает различные способы настройки внешнего вида графиков.

▍7. Plotly

Plotly — это ещё один известный Python-пакет для визуализации данных. Он даёт в наше распоряжение интерактивные графики, позволяющие исследовать взаимоотношения переменных. Plotly, помимо сферы статистики, используется в финансах, в экономике, в науке. Plotly отличается от Matplotlib гораздо более продвинутыми возможностями по построению трёхмерных графиков.

Особенности Plotly

• Этот пакет поддерживает все необходимые дата-сайентисту виды графиков. Среди них — линейные диаграммы, круговые диаграммы, пузырьковые диаграммы, точечные диаграммы, древовидные диаграммы.
• Он, кроме того, поддерживает специфические виды диаграмм, используемые в статистике и науке.
• Пакет поддерживает трёхмерные визуализации.
• Он экспортирует данные в формат JSON, подходящий для использования в других приложениях.

▍8. Bokeh

Bokeh — это пакет, предназначенный для визуализации данных в веб-приложениях. Его можно легко интегрировать с любым Python-фреймворком, с таким, как Flask или Django. Он поддерживает множество видов графиков. Этим пакетом просто и удобно пользоваться. В частности, речь идёт о том, что создавать с его помощью интерактивные графики можно, написав буквально несколько строк кода.

Особенности Bokeh

• Поддерживает визуализацию наборов данных, которые обычно используются в статистике и науке.
• Поддерживает различные форматы выходных данных.
• Существуют версии Bokeh для разных языков программирования.
• Пакет хорошо интегрируется с такими Python-фреймворками, как Django и Flask.

▍9. Scikit-Learn

Scikit-Learn — это Python-пакет для машинного обучения. Он включает в себя практически всё, что нужно дата-сайентисту. Этот проект появился на мероприятии Google Summer of Code. В нём имеются различные встроенные модули, которые дают возможность работать с множеством популярных алгоритмов машинного обучения. Это, например, алгоритм «случайный лес», алгоритм спектральной кластеризации, алгоритм кросс-валидации, метод k-средних и многие другие. Этот пакет можно использовать для создания моделей машинного обучения с учителем и без учителя.

Особенности Scikit-Learn

• На основе этого пакета можно создавать спам-детекторы и системы классификации изображений.
• Поддерживает различные алгоритмы регрессии.
• Позволяет создавать модели машинного обучения с учителем и без учителя.
• Поддерживает механизмы кросс-валидации для оценки моделей.

▍10. Keras

Keras — это пакет, реализующий механизмы глубокого обучения (Deep Learning, DL), который широко используется при создании нейросетевых моделей. Это — одна из самых мощных опенсорсных Python-библиотек, которая способна работать с самыми разными видами данных, например — с текстами и с изображениями. Существуют и другие надёжные DL-решения, предназначенные для Python-разработчиков, но Keras выгодно отличается от них тем, что упрощает работу со сложными моделями глубокого обучения.

Особенности Keras

• Поддерживает широкий набор нейросетевых моделей.
• Содержит встроенные средства для работы с изображениями.
• Поддерживает популярные алгоритмы глубокого обучения.
• Отличается высоким уровнем расширяемости, что позволяет, при необходимости, оснащать его новым функционалом.

Итоги

Все Python-пакеты, о которых мы рассказали, пользуются серьёзной популярностью в среде дата-сайентистов. Есть, конечно, и другие подобные библиотеки. И вам, если вы хотите построить карьеру в сфере Data Science, понадобится разобраться со многими из них, а не только с теми, о которых мы говорили сегодня.

Какими Python-пакетами из сферы Data Science вы пользуетесь чаще всего?

Источник