Kuva Freepik
 

Python hallitsee datatieteen maailmaa, mutta monet pyrkivät (ja jopa kokeneet) datatieteilijät vain raaputtavat pintaa sen todellisista kyvyistä. Jotta pystyt todella hallitsemaan tietojen analysoinnin Pythonilla, sinun on uskallettava perusteet ja käyttää kehittyneitä tekniikoita räätälöity tehokkaaseen tiedonkäsittelyyn, rinnakkaiskäsittelyyn ja erikoiskirjastojen hyödyntämiseen.

Suuret, monimutkaiset tietojoukot ja laskennallisesti vaativat tehtävät, joihin törmäät, vaativat enemmän kuin lähtötason Python-taitoja.

Tämä artikkeli toimii yksityiskohtaisena oppaana, jonka tarkoituksena on parantaa Python-taitojasi. Tutkimme tekniikoita koodin nopeuttamiseksi, Pythonin käyttäminen suurten tietojoukkojen kanssaja mallien muuttaminen verkkopalveluiksi. Tutkimme koko ajan tapoja käsitellä monimutkaisia ​​tietoongelmia tehokkaasti.

masterointi edistyneitä Python-tekniikoita tietotieteelle on olennaista nykyisillä työmarkkinoilla. Useimmat yritykset tarvitsevat tietotieteilijöitä, joilla on Python-taitoja. Django ja pullo. 

Nämä komponentit tehostavat keskeisten suojausominaisuuksien sisällyttämistä erityisesti vierekkäisiin tiloihin, kuten käyntiin PCI-yhteensopiva isännöinti, rakennus a SaaS-tuote digitaalisiin maksuihintai jopa hyväksyä maksuja verkkosivustolla.

Entä sitten käytännön vaiheet? Tässä on joitain tekniikoita, joita voit aloittaa nyt: 

Tehokas tietojenkäsittely Pandalla

Pandasin tehokas tietojenkäsittely perustuu tehokkaiden DataFrame- ja Series-objektien hyödyntämiseen tietojen käsittelyssä ja analysoinnissa. 

Pandat ovat loistavia sellaisissa tehtävissä kuin suodatus, ryhmittely ja tietojoukkojen yhdistäminen, joka mahdollistaa monimutkaiset tietojenkäsittelytoiminnot minimaalisella koodilla. Sen indeksointitoiminto, mukaan lukien monitasoinen indeksointi, mahdollistaa nopean tiedonhaun ja viipaloinnin, mikä tekee siitä ihanteellisen suurten tietojoukkojen käsittelyyn. 

Lisäksi, Pandan integrointi muun data-analyysin kanssa Python-ekosysteemin visualisointikirjastot, kuten NumPy ja Matplotlib, parantavat entisestään sen kykyä tehokkaaseen tiedon analysointiin. 

Nämä toiminnot tekevät Pandasta korvaamattoman työkalun datatieteen työkalupakkissa. Joten vaikka Python on erittäin yleinen kieli, sinun ei pitäisi nähdä tätä haittana. Se on yhtä monipuolinen kuin kaikkialla – ja Pythonin hallinta mahdollistaa kaiken tilastollisesta analyysistä, tietojen puhdistamisesta ja visualisoinnista aina "niche-omaisiin" asioihin, kuten vapt työkalut ja jopa luonnollinen kielenkäsittely sovelluksissa.

Tehokas tietojenkäsittely NumPyn avulla

NumPy parantaa merkittävästi Pythonin kykyä tehokkaaseen tietojenkäsittelyyn, erityisesti tukemalla suuria, moniulotteisia taulukoita ja matriiseja. Se saavuttaa tämän tarjoamalla kattavan valikoiman matemaattisia funktioita, jotka on suunniteltu näiden tietorakenteiden tehokkaaseen toimintaan. 

Yksi NumPyn tärkeimmät ominaisuudet on sen toteutus C-kielellä, mikä mahdollistaa monimutkaisten matemaattisten laskelmien nopean suorittamisen vektorisoitujen operaatioiden avulla. Tämä parantaa huomattavasti suorituskykyä verrattuna Pythonin alkuperäisten tietorakenteiden ja silmukoiden käyttöön vastaaviin tehtäviin. Esimerkiksi tehtävät, kuten matriisikertominen, jotka ovat yleisiä monissa tieteellisissä laskelmissa, voidaan suorittaa nopeasti käyttämällä toimii kuten np.dot(). 

Datatieteilijät voivat käyttää NumPyn tehokasta taulukkojen käsittelyä ja tehokkaita laskentaominaisuuksia saavuttaakseen merkittäviä nopeuksia Python-koodissaan, mikä tekee siitä käyttökelpoisen sovelluksissa, jotka vaativat korkeaa numeerista laskentaa.

Suorituskyvyn parantaminen moniprosessoinnin avulla

Parantaa suorituskykyä kautta moniprosessointi Pythonissa sisältää "monikäsittely" moduuli suorittaa tehtäviä rinnakkain useissa suoritinytimissä sen sijaan, että se suoritettaisiin peräkkäin yhdessä ytimessä. 

Tämä on erityisen edullista suorittimeen sidotuissa tehtävissä, jotka vaativat merkittäviä laskentaresursseja, koska se mahdollistaa tehtävien jakamisen ja samanaikaisen suorittamisen, mikä lyhentää kokonaissuoritusaikaa. Peruskäyttöön kuuluu luominenKäsitellä asiaa' objektit ja määritetään rinnakkain suoritettava kohdefunktio. 

Lisäksi 'Pool' luokkaa voidaan käyttää useiden työntekijöiden prosessien hallintaan ja tehtävien jakamiseen niiden kesken, mikä tiivistää suuren osan manuaalisesta prosessien hallinnasta. Prosessien väliset viestintämekanismit, kuten 'Jonottaa' ja 'Putki' helpottavat tietojen vaihtoa prosessien välillä, kun taas synkronointiprimitiivit, kuten 'Lukko' ja 'Semaforit' varmista, että prosessit eivät häiritse toisiaan käytettäessä jaettuja resursseja. 

Koodin suorittamisen parantamiseksi entisestään tekniikoita, kuten JIT-kokoelma kirjastojen kanssa kuten Numba voi merkittävästi nopeuttaa Python-koodia kääntämällä dynaamisesti osia koodista ajon aikana.

Niche-kirjastojen hyödyntäminen korkeatasoiseen data-analyysiin

Tiettyjen Python-kirjastojen käyttäminen tietojen analysointiin voi tehostaa työtäsi merkittävästi. Esimerkiksi Pandas on täydellinen tietojen järjestämiseen ja käsittelyyn, kun taas PyTorch tarjoaa edistyneitä syväoppimisominaisuuksia GPU-tuella. 

Toisaalta Plotly ja Seaborn voivat auttaa tekemään tiedoistasi ymmärrettävämpiä ja kiinnostavampia visualisointeja luotaessa. Laskennallisesti vaativampia tehtäviä varten kirjastot, kuten LightGBM ja XGBoost tarjoavat tehokkaita toteutuksia gradienttia tehostavia algoritmeja, jotka käsittelevät suuria datajoukkoja suurella ulottuvuudella.

Jokainen näistä kirjastoista on erikoistunut data-analyysin ja koneoppimisen eri näkökohtiin, mikä tekee niistä arvokkaita työkaluja kaikille datatieteilijöille.?

Tietojen visualisointi Pythonissa on edistynyt merkittävästi, ja se tarjoaa laajan valikoiman tekniikoita tietojen esittelemiseen mielekkäällä ja kiinnostavalla tavalla. 

Edistyksellinen datan visualisointi ei ainoastaan ​​paranna tiedon tulkintaa, vaan myös auttaa paljastamaan taustalla olevia kuvioita, trendejä ja korrelaatioita, jotka eivät ehkä ole ilmeisiä perinteisillä menetelmillä. 

On välttämätöntä hallita, mitä voit tehdä Pythonilla yksitellen, mutta sinulla on yleiskuva siitä, miten Python-alustaa voidaan käyttää Yritysympäristössä on se kohta, joka varmasti erottaa sinut muista datatieteilijöistä.

Tässä on joitain edistyneitä tekniikoita, joita kannattaa harkita:

• Interaktiiviset visualisoinnit. Kirjastot pitävät Bokeh ja Plotly mahdollistavat dynaamisten kaavioiden luomisen, joiden kanssa käyttäjät voivat olla vuorovaikutuksessa, kuten lähentämällä tiettyjä alueita tai viemällä hiiren tietopisteiden päälle saadaksesi lisätietoja. Tämä vuorovaikutteisuus voi tehdä monimutkaisista tiedoista helpommin saatavaa ja ymmärrettävää.

• Monimutkaiset kaaviotyypit. Perusviiva- ja pylväskaavioiden lisäksi Python tukee edistyneitä kaaviotyyppejä kuten lämpökartat, laatikkokuvaukset, viulukuvat ja vielä erikoisemmat juonet, kuten sadepilvikuvat. Jokainen kaaviotyyppi palvelee tiettyä tarkoitusta ja voi auttaa korostamaan datan eri näkökohtia jakaumista ja korrelaatioista ryhmien välisiin vertailuihin.

• Räätälöinti matplotlibillä. Matplotlib tarjoaa laajat mukautusmahdollisuudet, mikä mahdollistaa tonttien ulkonäön tarkan hallinnan. Tekniikat, kuten kuvaajan parametrien säätäminen plt.getp ja plt.setp funktiot tai juonikomponenttien ominaisuuksien manipulointi mahdollistavat julkaisulaatuisten lukujen luomisen, jotka välittävät tietosi parhaassa mahdollisessa valossa.

• Aikasarjan visualisointi. Aikasarjojen kuvaajat voivat näyttää ajan mittaan arvoja tehokkaasti, mikä auttaa tunnistamaan trendejä, kuvioita tai poikkeavuuksia eri ajanjaksoilta. Kirjastot, kuten Seaborn, tekevät aikasarjakuvien luomisesta ja mukauttamisesta yksinkertaista, mikä tehostaa aikapohjaisen tiedon analysointia.

Parantaa suorituskykyä kautta moniprosessointi Pythonissa mahdollistaa rinnakkaisen koodin suorittamisen, mikä tekee siitä ihanteellisen prosessoria vaativiin tehtäviin ilman IO- tai käyttäjän toimia. 

Erilaiset ratkaisut sopivat eri tarkoituksiin – yksinkertaisten viivakaavioiden luomisesta monimutkaisiin interaktiivisiin kojetauluihin ja kaikkeen siltä väliltä. Tässä on joitain suosituimmista: 

1. Infogram erottuu käyttäjäystävällisestä käyttöliittymästään ja monipuolisesta mallikirjastostaan, joka palvelee monenlaisia ​​toimialoja, mukaan lukien media, markkinointi, koulutus ja hallinto. Se tarjoaa ilmaisen perustilin ja erilaisia ​​hinnoittelusuunnitelmia edistyneemmille ominaisuuksille.
2. FusionCharts mahdollistaa yli 100 erityyppisen interaktiivisen kaavion ja kartan luomisen, jotka on suunniteltu sekä web- että mobiiliprojekteihin. Se tukee räätälöintiä ja tarjoaa erilaisia ​​vientivaihtoehtoja.
3. Plotly tarjoaa yksinkertaisen syntaksin ja useita interaktiivisuusvaihtoehtoja, jotka sopivat myös niille, joilla ei ole teknistä taustaa graafisen käyttöliittymänsä ansiosta. Sen yhteisöversiolla on kuitenkin rajoituksia, kuten julkisia visualisointeja ja rajoitettu määrä estetiikkaa.
4. RAWGrafit on avoimen lähdekoodin kehys, joka korostaa kooditonta, vedä ja pudota -tietojen visualisointia, mikä tekee monimutkaisista tiedoista visuaalisesti helposti ymmärrettäviä. Se sopii erityisen hyvin umpeen laskentataulukkosovellusten ja vektorigrafiikkaeditorien välistä kuilua.
5. Qlik View vakiintuneet datatieteilijät suosivat sitä laajamittaisen datan analysoinnissa. Se integroituu monenlaisiin tietolähteisiin ja on erittäin nopea tietojen analysoinnissa.

Kehittyneiden Python-tekniikoiden hallitseminen on ratkaisevan tärkeää datatieteilijöille tämän tehokkaan kielen täyden potentiaalin vapauttamiseksi. Python-perustaidot ovat korvaamattomia, mutta kehittyneen tiedonkäsittelyn, suorituskyvyn optimoinnin ja erikoiskirjastojen hyödyntäminen nostaa data-analyysikykyäsi. 

Jatkuva oppiminen, haasteiden vastaanottaminen ja Python-kehityksen ajan tasalla pysyminen ovat avainasemassa kehittyessäsi taitavaksi harjoittajaksi. 

Joten käytä aikaa Pythonin edistyneiden ominaisuuksien hallintaan, jotta voit hoitaa monimutkaisia ​​data-analyysitehtäviä, edistää innovaatioita ja tehdä tietoon perustuvia päätöksiä, joilla on todellista vaikutusta.
 
 

Nahla Davies on ohjelmistokehittäjä ja tekninen kirjoittaja. Ennen kuin hän omistautui kokopäiväisesti tekniseen kirjoittamiseen, hän onnistui muun kiehtovien asioiden ohella toimimaan pääohjelmoijana Inc. 5,000 XNUMX:n kokemuksellisen tuotemerkin organisaatiossa, jonka asiakkaita ovat Samsung, Time Warner, Netflix ja Sony.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.kdnuggets.com/mastering-python-for-data-science-beyond-the-basics?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=mastering-python-for-data-science-beyond-the-basics