世界各地的企業(yè)、工程師和科學(xué)家平均每天收集250萬兆字節(jié)的數(shù)據(jù)。程序員需要工具來篩選和分析所有這些數(shù)據(jù)，而Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫就是這方面最好的工具之一。Python培訓(xùn)學(xué)習(xí)中也有這些數(shù)據(jù)庫的理論學(xué)習(xí)和實(shí)戰(zhàn)練習(xí)，課程以項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)驅(qū)動(dòng)教學(xué)，培養(yǎng)真正企業(yè)所需的實(shí)戰(zhàn)Python開發(fā)人才。
處理龐大的數(shù)據(jù)集一直是一個(gè)挑戰(zhàn)。當(dāng)擴(kuò)展到數(shù)百萬個(gè)對象時(shí)，在數(shù)十個(gè)對象上運(yùn)行良好的操作會崩潰并失敗。Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫不僅使程序員能夠在大數(shù)據(jù)時(shí)代解決問題，而且使過程變得簡單。
什么是Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫？
數(shù)據(jù)科學(xué)庫是為處理大型數(shù)據(jù)集而創(chuàng)建的類、函數(shù)和類型的集合。有一些庫可以處理數(shù)據(jù)聚合、排序、轉(zhuǎn)換和表示。今天，我們重點(diǎn)來介紹下處理大數(shù)據(jù)的三個(gè)最流行的庫，Python培訓(xùn)班里有專業(yè)的老師教導(dǎo)這些庫的學(xué)習(xí)和應(yīng)用，讓你輕松學(xué)會用Python處理大數(shù)據(jù)。
NumPy在Python中實(shí)現(xiàn)了與FORTRAN和C相媲美的數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)；
Pandas擅長處理龐大的數(shù)據(jù)集，就像對電子表格進(jìn)行排序一樣容易；
Matplotlib可以將數(shù)百萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)變成簡明的報(bào)告。
讓我們仔細(xì)看看Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫如何為你的處理大數(shù)據(jù)。
用NumPy進(jìn)行科學(xué)計(jì)算
NumPy定義了對通用數(shù)學(xué)有用的對象和數(shù)據(jù)類型。NumPy是Python中的核心數(shù)據(jù)處理庫，許多其他數(shù)據(jù)科學(xué)庫都依賴于它的特性。NumPy實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)類型和集合比Python使用的內(nèi)存占用更少的內(nèi)存，從而使計(jì)算速度更快。
NumPy提供了許多功能，例如：
創(chuàng)建稱為數(shù)組的特殊數(shù)據(jù)列表，旨在保存大型數(shù)據(jù)集；
三角函數(shù)和線性代數(shù)方程的建模和求解；
通過C99標(biāo)準(zhǔn)與C、C++和FORTRAN的互操作性
使程序員能夠使用數(shù)組廣播來縮放和轉(zhuǎn)換矩陣
實(shí)現(xiàn)一個(gè)優(yōu)秀的隨機(jī)數(shù)生成器
處理隨機(jī)抽樣以進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。
用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)處理
在Pandas中，我們對Dataframe執(zhí)行操作。你可以將Dataframe視為列和行的二維數(shù)組，如數(shù)據(jù)庫表或電子表格。事實(shí)上，pandas擅長從CSV文件、Excel電子表格和其他格式化數(shù)據(jù)源讀取數(shù)據(jù)。
Python pandas擅長于：
執(zhí)行電子表格操作，例如排序和使用數(shù)據(jù)透視表
連接和合并單獨(dú)的數(shù)據(jù)表；
使用時(shí)間和日期增量計(jì)算經(jīng)過時(shí)間
處理大型數(shù)據(jù)集，否則會導(dǎo)致電子表格崩潰或減慢速度；
清理和處理深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)。
用Matplotlib實(shí)現(xiàn)可視化
在處理數(shù)據(jù)時(shí)，你通常希望可視化你的進(jìn)度或在報(bào)告中呈現(xiàn)結(jié)果。Matplotlib根據(jù)你的數(shù)據(jù)生成圖表和圖形。Seaborn和Plotly等其他數(shù)據(jù)可視化庫建立在matplotlib的基礎(chǔ)上，但它也獨(dú)立存在。
Matplotlib最擅長：
無需太多設(shè)置即可呈現(xiàn)數(shù)據(jù)
生成標(biāo)簽和圖例并自動(dòng)放置；
顯示折線圖和條形圖、散點(diǎn)圖、3D圖形等
為Web應(yīng)用程序構(gòu)建交互式圖表和圖形；
將復(fù)雜的數(shù)據(jù)可視化添加到電子表格
當(dāng)然，matplotlib能夠做的更多。 它還可以生成和放置圖例和附加標(biāo)簽、生成條形圖以及在散點(diǎn)圖中繪制單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。Matplotlib是一個(gè)功能豐富的數(shù)據(jù)可視化庫，我們建議研究它的完整文檔。
為數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)做準(zhǔn)備
無論你是想成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家或分析師，還是厭倦了緩慢的電子表格操作，你都應(yīng)該學(xué)習(xí)頂級的Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫。NumPy、熊貓和matplotlib本身是有用的，但它們也是Python高級數(shù)據(jù)處理中非常常見的依賴項(xiàng)。當(dāng)你建立機(jī)器學(xué)習(xí)和其他高級應(yīng)用程序時(shí)，掌握它們將使你的生活更輕松。
想要學(xué)習(xí)Python以準(zhǔn)備從事數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)嗎？為了得到更加系統(tǒng)全面的學(xué)習(xí)，建議你考慮參加 Python培訓(xùn)班，課程體系能夠適應(yīng)市場需求、緊跟時(shí)代技術(shù)，完全滿足市場對Python工程師的要求，大大地提升了學(xué)員的市場競爭力。
