Hallo allerseits. Ich melde mich mit einem neuen Artikel zum Thema zurück Bibliotheken für Knowledge Science und maschinelles Lernen. Zuletzt haben wir darüber gesprochen Module und Bibliotheken in Python, Es conflict ein interessanter Artikel, der die meisten Grundlagen behandelte. Lassen Sie uns mit einer kleinen Einführung in das heutige Thema eintauchen.
Python ist aufgrund seines umfangreichen Ökosystems an Bibliotheken, die die Datenmanipulation, -analyse und -modellierung optimieren, zur bevorzugten Programmiersprache für Knowledge Science und maschinelles Lernen geworden. In diesem umfassenden Leitfaden tauchen wir in die Welt der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens ein und erkunden die wesentlichen Python-Bibliotheken. Wir geben detaillierte Einblicke in jede Bibliothek, zusammen mit praktischen Beispielen und Schritt-für-Schritt-Installationsanweisungen mithilfe des Python Bundle Index (PIP). Begeben wir uns auf diese spannende Reise!
Knowledge Science verstehen
Bei der Datenwissenschaft geht es darum, Wissen und Erkenntnisse aus Daten mithilfe verschiedener Techniken wie Datenbereinigung, -exploration und -visualisierung zu extrahieren. Python bietet leistungsstarke Bibliotheken wie Pandas und NumPy, die die Grundlage für Knowledge Science-Workflows bilden. Diese Bibliotheken ermöglichen die Datenverarbeitung und -analyse und machen es einfacher, aus umfangreichen Datensätzen aussagekräftige Schlussfolgerungen zu ziehen.
Übersicht über maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, bei der Algorithmen aus Daten lernen, um ohne explizite Programmierung Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Scikit-learn, eine beliebte Python-Bibliothek, optimiert die Implementierung verschiedener Algorithmen für maschinelles Lernen. Mit Scikit-learn können Sie Modelle effizient trainieren, bewerten und bereitstellen.
Einführung in PIP – den Python-Paketindex
PIP ist ein Paketmanager für Python, der die Set up und Verwaltung von Bibliotheken von Drittanbietern vereinfacht. Damit können Sie mühelos neue Funktionalitäten zu Ihrer Python-Umgebung hinzufügen, wie z. B. die Datenbearbeitung mit Pandas oder die Erstellung von Visualisierungen mit Matplotlib. Die Set up von Bibliotheken mithilfe von PIP ist unkompliziert und verbessert Ihr Programmiererlebnis erheblich.
NähmPy
Zusammenfassung: NumPy ist die grundlegende Bibliothek für numerische Berechnungen in Python. Es ermöglicht Hochleistungsberechnungen mit mehrdimensionalen Arrays und Matrizen. Seine umfangreiche Sammlung mathematischer Funktionen vereinfacht komplexe Vorgänge und macht es zum Rückgrat verschiedener Datenwissenschafts- und maschineller Lernworkflows.
Set up: Um NumPy zu installieren, verwenden Sie den folgenden Befehl:
pip set up numpy
Beispiel:
import numpy as np# Create a NumPy array
my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Carry out element-wise operations
outcome = my_array * 2
print(outcome) # Output: [2 4 6 8 10]
Pund wie
Zusammenfassung: Pandas ist eine leistungsstarke Bibliothek zur Datenbearbeitung und -analyse. Es führt den DataFrame ein, eine zweidimensionale tabellarische Datenstruktur, die eine einfache Handhabung, Indizierung und Bereinigung von Daten ermöglicht. Pandas ist für die Datenvorverarbeitung und explorative Datenanalyse unerlässlich.
Set up: Um Pandas zu installieren, verwenden Sie den folgenden Befehl:
pip set up pandas
Beispiel:
import pandas as pd# Create a DataFrame
information = {'Identify': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 22]}
df = pd.DataFrame(information)
# Filter information based mostly on circumstances
filtered_data = df[df['Age'] > 25]
print(filtered_data)
Matplotlib
Zusammenfassung: Matplotlib ist eine vielseitige Bibliothek zum Erstellen hochwertiger Visualisierungen und Diagramme. Es bietet eine einfache Schnittstelle zum Erstellen verschiedener Diagrammtypen, darunter Liniendiagramme, Balkendiagramme, Streudiagramme, Histogramme und mehr. Matplotlib ist entscheidend für die effektive Vermittlung von Datenerkenntnissen.
Set up: Um Matplotlib zu installieren, verwenden Sie den folgenden Befehl:
pip set up matplotlib
Beispiel:
import matplotlib.pyplot as plt# Create pattern information
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 7, 20, 12]
# Create a line plot
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Line Plot Instance')
plt.present()
Scikit-lernen
Zusammenfassung: Scikit-learn ist eine umfassende Bibliothek für maschinelles Lernen. Es bietet Instruments für die Datenvorverarbeitung, das Modelltraining, die Auswertung und mehr. Scikit-learn vereinfacht die Implementierung verschiedener Algorithmen für maschinelles Lernen und ist somit ideally suited sowohl für Anfänger als auch für Experten auf diesem Gebiet.
Set up: Um Scikit-learn zu installieren, verwenden Sie den folgenden Befehl:
pip set up scikit-learn
Beispiel:
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score# Load the Iris dataset
iris = load_iris()
X, y = iris.information, iris.goal
# Break up the info into coaching and testing units
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Prepare a logistic regression mannequin
mannequin = LogisticRegression()
mannequin.match(X_train, y_train)
# Make predictions on the check set
predictions = mannequin.predict(X_test)
# Calculate the accuracy of the mannequin
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print("Accuracy:", accuracy)
Abschluss
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen verändern Branchen auf der ganzen Welt, und die leistungsstarken Bibliotheken von Python sind wichtige Wegbereiter dieser Revolution. Durch die Beherrschung von NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-learn erhalten Sie die Fähigkeit, Daten zu analysieren, Muster zu visualisieren und intelligente Modelle zu erstellen.
Um das volle Potenzial dieser Bibliotheken auszuschöpfen, denken Sie daran, sie mit PIP zu installieren – einem einfachen und effizienten Paketmanager, der eine nahtlose Integration von Bibliotheken von Drittanbietern in Ihre Python-Umgebung gewährleistet.
Nutzen Sie die Möglichkeiten, die Knowledge Science und maschinelles Lernen bieten, und lassen Sie die Prime-Bibliotheken von Python Ihre vertrauenswürdigen Begleiter sein, wenn es darum geht, Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.
Viel Spaß beim Entdecken und viel Spaß beim Programmieren! Hoffe dich bald zu sehen…🚀🐍
