Всем привет. Эта статья предназначена для тех, кто только начинает свой путь в области анализа данных и нуждается в кратком руководстве по наиболее важным используемым библиотекам.
Давайте посмотрим на это таким образом, почему люди предпочитают автомобиль с автоматической коробкой передач, а не с механической коробкой передач? Это связано с тем, что автомобиль с автоматической коробкой передач обеспечивает нам простоту, поскольку на коробке передач есть опции «Движение», «Парковка», «Реверс» и «Спортивный режим», тогда как у автомобиля с механической коробкой передач шесть передач. Уфф, много передач, ха-ха. Точно так же эти четыре библиотеки, упомянутые ниже, облегчают нашу работу.
*numpy
*pandas
*seaborn
*matplotlib.pyplot
Итак, почему мы используем их, спросите вы.
Нампи:
Как вы можете видеть на изображении выше, numpy — это библиотека Python, используемая для числовых вычислений, таких как арифметические операции, математические операции и так далее.
Панды:
Pandas используется для обработки данных. Это позволяет нам импортировать такие форматы файлов, как SQL, Microsoft Excel и т. д. Он также позволяет выполнять операции манипулирования данными, такие как выбор, слияние и очистка данных. Pandas означает библиотеку анализа данных Python. Выше приведен синтаксис для импорта библиотеки.
Сиборн:
Seaborn в основном используется для визуализации данных. Он предоставляет множество шаблонов визуализации и предлагает интересные цветовые темы. Мне нравится визуализировать данные, поэтому это моя самая любимая библиотека.
matplotlib.pyplot:
matplotlib.pyplot также используется для визуализации данных, но он состоит из линий, точечных диаграмм, круговых диаграмм, столбцов, гистограмм и т. д.
Это микростатья, если вы хотите копнуть глубже, вам следует прочитать о каждой из них. Оставайтесь с нами, чтобы не пропустить новые статьи о науке о данных.
Спасибо, что прочитали мою статью, вы замечательный человек. Надеюсь, это было полезно!
-Гаури Сингх Байс
