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Python 在資料科學領域佔據至高無上的地位，但許多有抱負的（甚至是經驗豐富的）資料科學家只觸及了其真正功能的表面。要真正掌握使用 Python 進行資料分析，您必須超越基礎知識， 使用先進的技術 專為高效資料操作、並行處理和利用專門庫而客製化。
您將遇到的大型複雜資料集和運算密集型任務需要的不僅僅是入門級 Python 技能。
本文作為旨在增強您的 Python 技能的詳細指南。我們將深入研究加速程式碼的技術， 使用 Python 處理大型資料集，並將模型轉換為 Web 服務。在整個過程中，我們將探索有效處理複雜資料問題的方法。
掌握 高級Python技術 數據科學在當前的就業市場中至關重要。大多數公司都需要精通 Python 的資料科學家。薑戈和燒瓶。
這些組件簡化了關鍵安全功能的包含，特別是在相鄰的利基市場，例如運行 PCI 相容託管，建立一個 數位支付 SaaS 產品，甚至在網站上接受付款。
那麼，具體的步驟呢？以下是您現在就可以開始掌握的一些技巧：
使用 Pandas 進行高效能資料操作
Pandas 的高效資料操作圍繞著利用其強大的 DataFrame 和 Series 物件來處理和分析資料。
Pandas 擅長過濾、分組等任務 合併資料集，允許使用最少的程式碼進行複雜的資料操作操作。其索引功能（包括多層索引）可實現快速資料檢索和切片，非常適合處理大型資料集。
此外， Pandas 與其他數據分析的集成 以及NumPy、Matplotlib等Python生態中的視覺化函式庫，進一步增強了高效資料分析的能力。
這些功能使 Pandas 成為資料科學工具包中不可或缺的工具。因此，儘管 Python 是一種極其通用的語言，但您不應該將其視為缺點。它用途廣泛，無所不在——掌握 Python 可以讓你做一切事情，從統計分析、資料清理和視覺化到更「利基」的事情，例如使用 vapt工具 乃至 自然語言處理 應用程序。
使用 NumPy 進行高效能運算
NumPy 顯著增強了 Python 的高效能運算能力，特別是透過它對大型、 多維數組 和矩陣。它透過提供一系列全面的數學函數來實現這一點，這些函數旨在對這些數據結構進行有效操作。
其中一個 NumPy 的主要特性 是它在 C 中的實現，它允許使用向量化運算快速執行複雜的數學計算。與使用 Python 的本機資料結構和循環執行類似任務相比，這會帶來顯著的效能改進。例如，在許多科學計算中常見的矩陣乘法等任務可以使用以下命令快速執行 類似 np.dot() 的函數.
資料科學家可以利用 NumPy 對數組的高效處理和強大的計算能力來顯著提高 Python 程式碼的速度，使其適用於需要高水平數值計算的應用程式。
透過多重處理提高效能
透過提升績效 Python 中的多處理 涉及使用 '多重處理' 模組跨多個 CPU 核心並行運行任務，而不是在單一核心上順序運行。
這對於需要大量運算資源的 CPU 密集型任務特別有利，因為它允許任務的分割和並發執行，從而減少整體執行時間。基本用法包括創建 '過程' 物件並指定要並行執行的目標函數。
此外，'水池' 類別可用於管理多個工作進程並在它們之間分配任務，這抽象化了大部分手動進程管理。進程間通訊機制如 '隊列' 和 '管道' 促進進程之間的資料交換，同時同步原語，例如 '鎖' 和 '信號' 確保進程在存取共享資源時不會互相干擾。
為了進一步增強程式碼執行，諸如 使用函式庫進行 JIT 編譯 例如 Numba 可以透過在執行時間動態編譯部分程式碼來顯著加快 Python 程式碼的速度。
利用利基庫進行進階資料分析
使用特定的 Python 庫進行資料分析可以顯著提高您的工作效率。例如，Pandas 非常適合組織和操作數據，而 PyTorch 提供先進的深度學習功能 有 GPU 支援。
另一方面，Plotly 和 Seaborn 可以幫助您在建立視覺化時使資料更易於理解和參與。對於運算要求更高的任務，可以使用 LightGBM 和 XGBoost 等函式庫 提供高效率的實施 處理高維大型資料集的梯度增強演算法。
這些庫中的每一個都專門研究數據分析和機器學習的不同方面，使它們成為任何數據科學家的寶貴工具。
Python 中的資料視覺化取得了顯著進步，提供了多種以有意義且引人入勝的方式展示資料的技術。
先進的數據視覺化不僅增強了數據的解釋，而且 有助於發現潛在的模式、趨勢和相關性透過傳統方法可能不明顯。
單獨掌握 Python 的用途是必不可少的——但要概述如何使用 Python 可以利用Python平台 在企業環境中最大程度地發揮作用肯定會讓您與其他資料科學家區分開來。
以下是一些需要考慮的高級技術：
- 互動式視覺化。 圖書館喜歡 背景虛化 和 Plotly 允許建立使用者可以互動的動態圖，例如放大特定區域或將滑鼠懸停在資料點上以查看更多資訊。這種互動性可以使複雜的數據更容易存取和理解。
- 複雜的圖表類型。 除了基本的折線圖和長條圖之外，Python 支援進階圖表類型 例如熱圖、箱型圖、小提琴圖，甚至是更專業的圖（例如雨雲圖）。每種圖表類型都有特定的用途，可以幫助突出顯示數據的不同方面，從分佈和相關性到組別之間的比較。
- 使用 matplotlib 進行客製化。 Matplotlib 提供廣泛的客製化選項，允許精確控制繪圖的外觀。調整繪圖參數等技術 plt.getp 和 plt.setp 函數或操作繪圖組件的屬性可以創建出版品質的圖形，以盡可能最好的方式傳達您的數據。
- 時間序列可視化。對於時態數據，時間序列圖可以有效顯示隨時間變化的值，有助於識別不同時期的趨勢、模式或異常。 Seaborn 等函式庫使建立和自訂時間序列圖變得簡單，從而增強了基於時間的資料的分析。
透過提升績效 Python 中的多處理 允許並行程式碼執行，使其成為 CPU 密集型任務的理想選擇，無需 IO 或使用者互動。
不同的解決方案適合不同的目的—從建立簡單的折線圖到複雜的互動式儀表板以及介於兩者之間的一切。以下是一些受歡迎的：
- Infogram 以其友善的使用者介面和多樣化的範本庫而脫穎而出，滿足媒體、行銷、教育和政府等廣泛行業的需求。它提供免費的基本帳戶和用於更高級功能的各種定價方案。
- 融合圖表 允許創建 100 多種不同類型的互動式圖表和地圖，專為 Web 和行動專案設計。它支援定制並提供各種導出選項。
- 密謀 憑藉其 GUI，提供簡單的語法和多種互動選項，甚至適合那些沒有技術背景的人。然而，它的社區版本確實存在一些局限性，例如公共視覺化和美觀程度有限。
- 原始圖 是一個開源框架，強調無程式碼、拖放式資料視覺化，使複雜的資料在視覺上易於每個人理解。它特別適合彌合電子表格應用程式和向量圖形編輯器之間的差距。
- 視圖 受到知名資料科學家的青睞，用於分析大規模資料。它與廣泛的資料來源集成，資料分析速度極快。
掌握先進的 Python 技術對於資料科學家釋放這種強大語言的全部潛力至關重要。雖然基本的 Python 技能非常寶貴，但掌握複雜的資料操作、效能最佳化和利用專用程式庫可以提高您的資料分析能力。
持續學習、迎接挑戰並隨時了解最新的 Python 發展是成為熟練實踐者的關鍵。
因此，投入時間掌握 Python 的高階功能，使自己能夠處理複雜的資料分析任務、推動創新並做出能夠產生真正影響的資料驅動決策。
娜拉·戴維斯（Nahla Davies） 是一名軟件開發人員和技術作家。 在將全職工作投入到技術寫作之前，除了其他有趣的事情外，她還曾在一家擁有 5,000 名體驗品牌的公司擔任首席程序員，該公司的客戶包括三星、時代華納、Netflix 和索尼。
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- 資源： 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
