Главная Теги Анализ данных

Тема: Анализ данных

Продвинутые графики pyplot / plt 4

Продвинутые графики pyplot / plt 4

Помимо классических графиков, таких как столбчатые и круговые, можно представлять данные и другими способами. В интернете и разных источниках можно найти самые разные примеры...
Типы графиков в matplotlib / plt3

Типы графиков в matplotlib / plt 3

В прошлых материалах вы встречали примеры, демонстрирующие архитектуру библиотеки matplotlib. После знакомства с основными графическими элементами для графиков время рассмотреть примеры разных типов графиков,...
Руководство по SciPy: что это, и как ее использовать

Руководство по SciPy: что это, и как ее использовать

Математика — это масса понятий, которые являются одновременно важными и сложными. Для работы с ними в Python есть библиотека SciPy. В этом материале вы...
Чтение и запись данных массивов в файлы

Чтение и запись данных массивов в файлы / np 9

Важный аспект NumPy, которому пока не уделялось внимание — процесс чтения данных из файла. Это очень важный момент, особенно когда нужно работать с большим...
Структурирование массивов NumPy

Структурирование массивов NumPy / np 8

В предыдущих примерах вы видели только одно- или двухмерные массивы. Но NumPy позволяет создавать массивы, которые будут более сложными не только в плане размера,...
Важные особенности библиотеки NumPy

Важные особенности библиотеки NumPy / np 7

В этом разделе описываются общие понятия, лежащие в основе библиотеки NumPy. Разница между копиями и представлениями при возвращении значений. Также рассмотрим механизм “broadcasting”, который...
Объединение и разделение массивов

Операции с массивами / np 6

Часто требуется создать новый массив на основе уже существующих. В этом разделе речь пойдет о процессе создания массивов за счет объединения или разделения ранее...
Условия и булевы массивы, размерность матрицы

Условия и булевы массивы, размерность матрицы / np 5

До этого момента индексы и срезы использовать для извлечения подмножеств. В этих методах используются числовые значения. Но есть альтернативный путь получения элементов — с...
Индексы, срезы и итерация

Индексы, срезы и итерация / np 4

В прошлых разделах вы узнали, как создавать массив и выполнять операции с ним. В этом — речь пойдет о манипуляции массивами: о выборе элементов...
Базовые операции NumPy

Базовые операции NumPy / np 3

Вы уже знаете, как создавать массив NumPy и как определять его элементы. Теперь пришло время разобраться с тем, как применять к ним различные операции. Арифметические...

Главная задача этих материалов — развить навыки, необходимые для анализа данных, работая с ними в Python. Этот язык программирования широко используется в научных кругах из-за огромного количества библиотек. Он предлагает полный набор инструментов для управления и анализа данными.

В сравнении с другими языками программирования, пригодными для анализа данных, такими как R и MATLAB, Python не только дает платформу для обработки данных, но также предоставляет уникальные возможности, которых не найти в других языках и специализированных приложениях. Развитие постоянно растущего числа вспомогательных библиотек, внедрение алгоритмов более продвинутых методологий и возможность взаимодействовать с другими языками (например, С или Fortran) делают Python уникальным.

Более того, этот язык, подходит не только для анализа данных, но находит массу других применений: обобщенное программирование, написание скриптов, взаимодействие с базами данных и даже веб-разработка с помощью таких фреймворков, таких как Django. Так что вполне реально разрабатывать такие проекты в сфере анализа данных. Они будут совместимы с веб-сервером, чтобы в дальнейшем интегрировать.

Для тех, кто хочет заниматься этой сферой, Python со всеми его библиотеками — лучшее решение в обозримом будущем.

Новое

Популярно сейчас