Slika iz Freepik
 

Python kraljuje v svetu podatkovne znanosti, vendar mnogi ambiciozni (in celo veterani) podatkovni znanstveniki le opraskajo površino njegovih resničnih zmogljivosti. Če želite resnično obvladati analizo podatkov s Pythonom, morate preseči osnove in uporabite napredne tehnike prilagojeno za učinkovito obdelavo podatkov, vzporedno obdelavo in izkoriščanje specializiranih knjižnic.

Veliki, zapleteni nabori podatkov in računalniško intenzivne naloge, s katerimi se boste srečali, zahtevajo več kot osnovno znanje Pythona.

Ta članek služi kot podroben vodnik, namenjen izboljšanju vašega znanja Pythona. Poglobili se bomo v tehnike za pospešitev vaše kode, uporabo Pythona z velikimi nabori podatkovin spreminjanje modelov v spletne storitve. Vseskozi bomo raziskovali načine za učinkovito reševanje zapletenih težav s podatki.

Mastering napredne tehnike Python saj je podatkovna znanost bistvenega pomena na trenutnem trgu dela. Večina podjetij potrebuje podatkovne znanstvenike, ki imajo smisel za Python. Django in Flask. 

Te komponente racionalizirajo vključitev ključnih varnostnih funkcij, zlasti v sosednje niše, kot je tek PCI skladno gostovanje, stavba a Izdelek SaaS za digitalna plačila, ali celo sprejemanje plačil na spletnem mestu.

Kaj pa praktični koraki? Tukaj je nekaj tehnik, ki jih lahko začnete obvladovati zdaj: 

Učinkovita manipulacija podatkov s Pandas

Učinkovito ravnanje s podatki s Pandas se vrti okoli izkoriščanja zmogljivih objektov DataFrame in Series za obdelavo in analizo podatkov. 

Pandas je odličen pri nalogah, kot so filtriranje, združevanje in združevanje nizov podatkov, kar omogoča zapletene operacije manipulacije podatkov z minimalno kodo. Njegova funkcija indeksiranja, vključno z indeksiranjem na več ravneh, omogoča hitro pridobivanje in rezanje podatkov, zaradi česar je idealen za delo z velikimi zbirkami podatkov. 

Poleg tega Integracija Pandas z drugimi analizami podatkov in vizualizacijskih knjižnic v ekosistemu Python, kot sta NumPy in Matplotlib, dodatno izboljša njegovo zmogljivost za učinkovito analizo podatkov. 

Zaradi teh funkcij je Panda nepogrešljivo orodje v kompletu orodij za podatkovno znanost. Torej, čeprav je Python izjemno pogost jezik, na to ne smete gledati kot na pomanjkljivost. Je tako vsestranski kot vseprisoten - in obvladanje Pythona vam omogoča, da počnete vse od statistične analize, čiščenja podatkov in vizualizacije do bolj "nišnih" stvari, kot je uporaba vapt orodja in celo obdelava naravnega jezika aplikacije.

Visoko zmogljivo računalništvo z NumPy

NumPy bistveno izboljša zmogljivosti Pythona za visoko zmogljivo računalništvo, zlasti s podporo za velike, večdimenzionalni nizi in matrice. To doseže z zagotavljanjem obsežnega nabora matematičnih funkcij, oblikovanih za učinkovito delovanje teh podatkovnih struktur. 

Eden izmed ključne značilnosti NumPy je njegova implementacija v C, ki omogoča hitro izvajanje kompleksnih matematičnih izračunov z uporabo vektoriziranih operacij. Posledica tega je opazno izboljšanje zmogljivosti v primerjavi z uporabo Pythonovih izvornih podatkovnih struktur in zank za podobna opravila. Naloge, kot je matrično množenje, ki so pogoste v mnogih znanstvenih izračunih, je mogoče na primer hitro izvesti z deluje kot np.dot(). 

Podatkovni znanstveniki lahko uporabijo NumPyjevo učinkovito ravnanje z nizi in zmogljive računalniške zmogljivosti, da dosežejo znatne pospeške v svoji kodi Python, zaradi česar je izvedljiva za aplikacije, ki zahtevajo visoko stopnjo numeričnega računanja.

Izboljšanje zmogljivosti z večprocesiranjem

Izboljšanje učinkovitosti s pomočjo večprocesiranje v Pythonu vključuje uporabo 'večprocesiranje' modul za vzporedno izvajanje nalog v več jedrih CPU namesto zaporedno v enem jedru. 

To je še posebej ugodno za naloge, vezane na CPE, ki zahtevajo znatne računalniške vire, saj omogoča delitev in sočasno izvajanje nalog, s čimer se skrajša skupni čas izvajanja. Osnovna uporaba vključuje ustvarjanje 'proces' objektov in podajanje ciljne funkcije za vzporedno izvajanje. 

Poleg tega je "bazen' razred se lahko uporablja za upravljanje več delovnih procesov in porazdelitev nalog med njimi, kar abstrahira velik del ročnega upravljanja procesov. Medprocesni komunikacijski mehanizmi, kot so 'Čakalna vrsta' in 'Cev' olajšajo izmenjavo podatkov med procesi, medtem ko sinhronizacijski primitivi, kot je npr 'Ključavnica' in "Semafor" zagotoviti, da procesi ne motijo ​​drug drugega pri dostopu do skupnih virov. 

Za nadaljnje izboljšanje izvajanja kode se uporabljajo tehnike, kot je Prevajanje JIT s knjižnicami kot je Numba, lahko znatno pospeši kodo Python z dinamičnim prevajanjem delov kode med izvajanjem.

Izkoriščanje nišnih knjižnic za izboljšano analizo podatkov

Uporaba posebnih knjižnic Python za analizo podatkov lahko bistveno izboljša vaše delo. Na primer, Pandas je kot nalašč za organiziranje in manipulacijo podatkov, medtem ko je PyTorch ponuja napredne zmožnosti poglobljenega učenja s podporo GPU. 

Po drugi strani pa lahko Plotly in Seaborn pomagata narediti vaše podatke bolj razumljive in privlačne pri ustvarjanju vizualizacij. Za računalniško zahtevnejša opravila knjižnice, kot sta LightGBM in XGBoost ponujajo učinkovite izvedbe algoritmov za povečanje gradientov, ki obravnavajo velike nize podatkov z visoko dimenzijo.

Vsaka od teh knjižnic je specializirana za različne vidike analize podatkov in strojnega učenja, zaradi česar so dragoceno orodje za vsakega podatkovnega znanstvenika.?

Vizualizacija podatkov v Pythonu je znatno napredovala in ponuja široko paleto tehnik za predstavitev podatkov na smiseln in privlačen način. 

Napredna vizualizacija podatkov ne le izboljša interpretacijo podatkov, temveč tudi pomaga pri odkrivanju osnovnih vzorcev, trendi in korelacije, ki morda niso očitne s tradicionalnimi metodami. 

Nepogrešljivo je obvladati, kaj vse lahko počnete s Pythonom posamezno, vendar imeti pregled nad tem, kako lahko se uporablja platforma Python v največji meri v podjetniškem okolju je točka, ki vas bo zagotovo ločila od drugih podatkovnih znanstvenikov.

Upoštevati je treba nekaj naprednih tehnik:

• Interaktivne vizualizacije. Knjižnice kot Bokeh in Plotly omogočata ustvarjanje dinamičnih risb, s katerimi lahko uporabniki komunicirajo, na primer povečavo določenih območij ali premikanje kazalca nad podatkovne točke za ogled več informacij. Ta interaktivnost lahko naredi kompleksne podatke bolj dostopne in razumljive.

• Kompleksne vrste grafikonov. Poleg osnovnih črtnih in paličnih grafikonov, Python podpira napredne vrste grafikonov kot so toplotni zemljevidi, škatlasti izrisi, izrisi za violino in celo bolj specializirani izrisi, kot so izrisi dežnih oblakov. Vsaka vrsta grafikona služi določenemu namenu in lahko pomaga poudariti različne vidike podatkov, od distribucij in korelacij do primerjav med skupinami.

• Prilagajanje z matplotlib. matplotlib ponuja široke možnosti prilagajanja, kar omogoča natančen nadzor nad videzom ploskev. Tehnike, kot je prilagajanje parametrov ploskve z plt.getp in plt.setp funkcije ali manipuliranje z lastnostmi komponent izrisa omogočajo ustvarjanje številk objave kakovosti, ki vaše podatke prikazujejo v najboljši možni luči.

• Vizualizacija časovnih vrst. Za časovne podatke lahko diagrami časovnih vrst učinkovito prikažejo vrednosti skozi čas, kar pomaga prepoznati trende, vzorce ali anomalije v različnih obdobjih. Knjižnice, kot je Seaborn, omogočajo preprosto ustvarjanje in prilagajanje grafov časovnih vrst, kar izboljšuje analizo podatkov, ki temeljijo na času.

Izboljšanje učinkovitosti s pomočjo večprocesiranje v Pythonu omogoča vzporedno izvajanje kode, zaradi česar je idealen za naloge, ki zahtevajo CPE, ne da bi zahteval IO ali interakcijo uporabnika. 

Različne rešitve so primerne za različne namene — od ustvarjanja preprostih črtnih grafikonov do kompleksnih interaktivnih nadzornih plošč in vsega vmes. Tukaj je nekaj priljubljenih: 

1. Infogram izstopa po svojem uporabniku prijaznem vmesniku in raznoliki knjižnici predlog, ki skrbi za široko paleto panog, vključno z mediji, trženjem, izobraževanjem in vlado. Ponuja brezplačen osnovni račun in različne cenovne načrte za naprednejše funkcije.
2. FusionCharts omogoča ustvarjanje več kot 100 različnih vrst interaktivnih grafikonov in zemljevidov, zasnovanih za spletne in mobilne projekte. Podpira prilagajanje in ponuja različne možnosti izvoza.
3. Naklepno ponuja preprosto sintakso in številne interaktivne možnosti, ki so zahvaljujoč GUI primerne tudi za tiste brez tehničnega znanja. Vendar ima njegova skupnostna različica omejitve, kot so javne vizualizacije in omejeno število estetike.
4. RAWGraps je odprtokodno ogrodje, ki poudarja vizualizacijo podatkov brez kode, povleci in spusti, zaradi česar so kompleksni podatki vizualno enostavni za razumevanje. Še posebej je primeren za premostitev vrzeli med aplikacijami za preglednice in urejevalniki vektorske grafike.
5. Pogled Qlik je priljubljen pri uveljavljenih podatkovnih znanstvenikih za analizo obsežnih podatkov. Integrira se s široko paleto podatkovnih virov in je izjemno hiter pri analizi podatkov.

Obvladovanje naprednih tehnik Python je ključnega pomena za podatkovne znanstvenike, da sprostijo polni potencial tega zmogljivega jezika. Medtem ko so osnovne veščine Pythona neprecenljive, obvladovanje sofisticirane manipulacije s podatki, optimizacije zmogljivosti in izkoriščanje specializiranih knjižnic izboljša vaše zmogljivosti analize podatkov. 

Nenehno učenje, sprejemanje izzivov in obveščanje o najnovejšem razvoju Pythona so ključnega pomena, da postanete izkušen praktik. 

Zato vložite čas v obvladovanje naprednih funkcij Pythona, da se opolnomočite za reševanje zapletenih nalog analize podatkov, spodbujate inovacije in sprejemate odločitve, ki temeljijo na podatkih in ustvarjajo resničen učinek.
 
 

Nahla Davies je razvijalec programske opreme in tehnični pisec. Preden se je posvetila svojemu delu s polnim delovnim časom tehničnemu pisanju, ji je med drugimi zanimivimi stvarmi uspelo delati kot vodilna programerka v organizaciji Inc. 5,000 Experiential Branding, katere stranke so Samsung, Time Warner, Netflix in Sony.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: 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