Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-03-10

1 <p>Теги: python, анализ данных, аналитика, библиотеки</p>

2 <p>В этой статье рассмотрим важные библиотеки на Python, которые пригодятся для быстрых самостоятельных проверок гипотез по данным.</p>

3 <h2>NumPy</h2>

4 <p><strong>NumPy</strong>позволяет очень эффективно обрабатывать многомерные массивы. Также в ней есть несколько хорошо реализованных методов, например, функция<strong>random</strong>, которая гораздо качественнее модуля случайных чисел из стандартной библиотеки. Функция<strong>polyfit</strong>отлично подходит для простых задач по прогнозной аналитике, например, по линейной или полиномиальной регрессии.</p>

5 <h2>pandas</h2>

6 <p>Библиотека<strong>pandas</strong>позволяет работать с двухмерными таблицами на Python. Эта высокоуровневая библиотека позволяет строить сводные таблицы, выделять колонки, использовать фильтры по параметрам, выполнять группировку по параметрам, запускать функции (сложение, нахождение медианы, среднего, минимального, максимального значений), объединять таблицы и многое другое. В pandas можно создавать и многомерные таблицы.</p>

7 <h2>Matplotlib</h2>

8 <p>Визуализация данных позволяет представить их в наглядном виде, изучить более подробно, чем это можно сделать в обычном формате, и доступно изложить другим людям.<strong>Matplotlib</strong>- лучшая и самая популярная Python-библиотека для этой цели. Она не так проста в использовании, но с помощью 4-5 наиболее распространённых блоков кода для простых линейных диаграмм и точечных графиков можно научиться создавать их очень быстро.</p>

9 <h2>scikit-learn</h2>

10 <p>Содержит ряд методов, охватывающих всё, что может понадобиться в течение первых нескольких лет в карьере аналитика данных: алгоритмы классификации и регрессии, кластеризацию, валидацию и выбор моделей. Также её можно применять для уменьшения размерности данных и выделения признаков. Машинное обучение в scikit-learn заключается в том, чтобы импортировать правильные модули и запустить метод подбора модели. Сложнее вычистить, отформатировать и подготовить данные, а также подобрать оптимальные входные значения и модели.</p>

11 <h2>SciPy</h2>

12 <p>Включает средства для обработки числовых последовательностей, лежащих в основе моделей машинного обучения: интеграции, экстраполяции, оптимизации и других. Как и в случае с<strong>NumPy</strong>, чаще всего используется не сама<strong>SciPy</strong>, а упомянутая выше библиотека scikit-learn, которая во многом опирается на неё.<strong>SciPy</strong>полезно знать потому, что она содержит ключевые математические методы для выполнения сложных процессов машинного обучения в scikit-learn.</p>

13 <p><em>Больше полезных материалов смотрите в<a>моем телеграм-канале</a></em>.</p>