世界各地的企業(yè)、工程師和科學(xué)家平均每天收集250萬(wàn)兆字節(jié)的數(shù)據(jù)。程序員需要工具來(lái)篩選和分析所有這些數(shù)據(jù)，而Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)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(kù)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(kāi)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(wàn)個(gè)對(duì)象時(shí)，在數(shù)十個(gè)對(duì)象上運(yùn)行良好的操作會(huì)崩潰并失敗。Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)不僅使程序員能夠在大數(shù)據(jù)時(shí)代解決問(wèn)題，而且使過(guò)程變得簡(jiǎn)單。

什么是Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)？

數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)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(kù)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(lái)介紹下處理大數(shù)據(jù)的三個(gè)最流行的庫(kù)，Python培訓(xùn)班里有專業(yè)的老師教導(dǎo)這些庫(kù)的學(xué)習(xí)和應(yīng)用，讓你輕松學(xué)會(huì)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(zhǎng)處理龐大的數(shù)據(jù)集，就像對(duì)電子表格進(jìn)行排序一樣容易；

Matplotlib可以將數(shù)百萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)變成簡(jiǎn)明的報(bào)告。

讓我們仔細(xì)看看Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)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(duì)通用數(shù)學(xué)有用的對(duì)象和數(shù)據(jù)類型。NumPy是Python中的核心數(shù)據(jù)處理庫(kù)，許多其他數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)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(guò)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(lái)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(duì)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(kù)表或電子表格。事實(shí)上，pandas擅長(zhǎng)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(zhǎng)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(guò)時(shí)間

處理大型數(shù)據(jù)集，否則會(huì)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(kù)建立在matplotlib的基礎(chǔ)上，但它也獨(dú)立存在。

Matplotlib最擅長(zhǎng)：

無(wú)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(kù)，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(wú)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(jí)的Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)。NumPy、熊貓和matplotlib本身是有用的，但它們也是Python高級(jí)數(shù)據(jù)處理中非常常見(jiàn)的依賴項(xiàng)。當(dāng)你建立機(jī)器學(xué)習(xí)和其他高級(jí)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(chǎng)需求、緊跟時(shí)代技術(shù)，完全滿足市場(chǎng)對(duì)Python工程師的要求，大大地提升了學(xué)員的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。