machinelearningmastery.ru

Машинное обучение, нейронные сети, искусственный интеллект
Header decor

Home

Python для науки о данных: часть 1

Дата публикации Jul 31, 2018

Python имеет множество приложений - веб-разработка, настольные графические интерфейсы, разработка программного обеспечения, бизнес-приложения и научные / числовые вычисления. В этой серии мы сосредоточимся на том, как использовать числовые вычисления в Python для науки о данных.

В этом модуле мы рассмотрим следующие основные функции Python:

1. Python функция

2. Типы данных и последовательности

3. Дата и время

4. Лямбда

5. Карта

6. Фильтр

7. Уменьшить

8. Почтовый индекс

9. Для цикла

10. Список понимания

1. Python функция

Функция - это блок кода, который запускается только при вызове. Вы можете передавать данные, известные как параметры, в функцию. Давайте напишем функцию для умножения двух чисел.

#multiply two numbers using a python function
def multiply(x,y):
z = x*y
return z#call the function to multiply the numbers 2 and 3
multiply(2,3)

Выход: 6

2. Типы данных Python и последовательности

Python имеет встроенные типы данных для хранения числовых и символьных данных. Давайте посмотрим на несколько распространенных типов.

type(' My name is Rohan')

Выход: ул

type(1)

Выход: int

type(1.0)

Выход: плавать

type(None) #None signifies 'no value' or 'empty value'

Выход: NoneType

type(multiply) #multiply is a function we created previously

Выход: функция

Теперь давайте посмотрим, как мы можем сохранить список цифр и символов и как выполнить несколько основных манипуляций.

я. Кортежи: они являются неизменными структурами данных, которые не могут быть изменены в отличие от списков

a = (1,2,3,4)
type(a)

Выход: кортеж

II. Списки: это изменчивые объекты

b = [1,2,3,4]
type(b)

Вывод: список

Давайте добавим номер к списку b, созданному выше.

b.append(2.2) #append to list using this function
print(b)

Выход: [1, 2, 3, 4, 2.2]

Перебрать список и распечатать цифры

for number in b: #looping through list
print(number)

Выход :

1
2
3
4
2,2

Теперь давайте объединим два списка

[1,2,3] + [1,'abc','de'] #concatenate lists

Выход: [1, 2, 3, 1,, abc ’,‘ de ’]

Создайте список с повторяющимися номерами.

[1,2]*3 #repeat lists

Выход: [1, 2, 1, 2, 1, 2]

Проверьте, находится ли искомый объект в списке.

3 in b #in operator to check if required object is in list

Выход: правда

Распакуйте список в отдельные переменные.

a,b = ('abc','def')
print(a)
print(b)

Выход: abc
Защита

III. Строки: строка хранит объекты символов

x = 'My name is Rohan'

Доступ к символам из строки:

x[0] #Access first letter

Выход: ‘M’

x[0:2] #Accesses two letters

Вывод: «Мой»

x[:-1] #Accesses everything except last letter

Вывод: «Меня зовут Роха»

x[10:] #returns all the characters from 10th position till end

Выход:: Рохан ’

Теперь давайте объединяем две строки.

first = 'Rohan'
last = 'Joseph'

Name = first + ' ' + last #string concatenation
print(Name)

Выход: Рохан Джозеф

Разделите слова в предыдущей строке с помощью функции «split».

Name.split(' ') #split the words in a string using split function

Результат: [‘Рохан’, ‘Джозеф’]

Показать только первое слово.

Name.split(' ')[0] #Show the first word

Выход:: Рохан ’

Теперь покажите только второе слово в строке

Name.split(' ')[1] #Show the second word

Вывод: "Джозеф"

Для объединения числовых данных в строку сначала преобразуйте число в строку

#for concatenation convert objects to strings
'Rohan' + str(2)

Выход: Rohan2

внутривенно Словарь. Словарь - это коллекция, которая не упорядочена, но проиндексирована, и в ней есть ключи и значения.

c = {"Name" : "Rohan", "Height" : 176}
type(c)

Вывод: dict

Печать данных, содержащихся в словаре

print(c)

Выход :{‘Имя’: ‘Рохан’, ‘Высота’: 176}

Доступ к значениям словаря на основе ключей

c['Name'] #Access Name

Выход:: Рохан ’

c['Height']

Выход: 176

Распечатать все ключи в словаре

#print all the keys
for i in c:
print(i)

Выход: имя
Рост

Распечатать все значения в словаре

for i in c.values():
print(i)

Выход: Рохан
176

Перебирать все элементы в словаре

for name, height in c.items():
print(name)
print(height)

Выход: имя
Рохан
Рост
176

3. Python Дата и время

Следующие модули помогают нам в простых манипуляциях с датой и временем.

import datetime as dt
import time as tm

Вывести текущее время в секундах (с 1 января 1970 года)

tm.time() #print current time in seconds from January 1, 1970

Выход: 1532483980.5827992

#convert timestamp to datetime
dtnow = dt.datetime.fromtimestamp(tm.time())
dtnow.year

Выход: 2018

Получить сегодняшний день

today = dt.date.today()
today

Выходные данные: datetime.date (2018, 7, 30)

Вычтите 100 дней с сегодняшней даты

delta = dt.timedelta(days=100)
today - delta

Выход: datetime.date (2018, 4, 21)

4. Функция карты

Функция Map возвращает список результатов после применения данной функции к каждому элементу данной последовательности. Например, давайте найдем минимальное значение между двумя парами списков.

a = [1,2,3,10]
b = [5,6,2,9]

c = map(min,a,b) #Find the minimum between two pairs of listsfor item in c:
print(item) #print the minimum of the pairs

Выход: 1
2
2
9

5. Лямбда-функция

Лямбда-функция используется для создания небольших, одноразовых и анонимных объектов функций в Python.

function = lambda a,b,c : a+b+c #function to add three numbers
function(2,2,3) #call the function

Выход: 7

6. Функция фильтра

Фильтр предлагает простой способ отфильтровать все элементы списка. Filter (синтаксис: filter (function, list)) нуждается в функции в качестве первого аргумента, для котороголямбдаможет быть использован. Например, давайте отфильтруем только числа больше 5 из списка

x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] #create a list
x2 = filter(lambda a : a>5, x) #filter using filter functionprint(list(x2))

Выход: [6,7,8,9]

7. Уменьшить функцию

Reduce - это функция для выполнения некоторых вычислений в списке и возврата результата. Он применяет скользящее вычисление к последовательным парам значений в списке. В качестве примера, давайте посчитаем произведение всех чисел в списке.

from functools import reduce #import reduce function
y = [1,2,3,4,5] #create list
reduce(lambda a,b : a*b,y) #use reduce

Выход: 120

8. Функция Zip

Функция Zip возвращает список кортежей, гдея-ый кортеж содержитя-ый элемент из каждой из последовательностей. Давайте посмотрим на пример.

a = [1,2,3,4] #create two lists
b = [5,6,7,8]c = zip(a,b) #Use the zip function
print(list(c))

Выход: [(1,5), (2,6), (3,7), (4,8)]

Если последовательности, используемые в функции zip, неравны, возвращаемый список усекается по длине до длины самой короткой последовательности.

a = [1,2] #create two lists
b = [5,6,7,8]c = zip(a,b) #Use the zip function
print(c)

Выход: [(1,5), (2,6)]

9 Для цикла

Циклы for обычно используются, когда у вас есть блок кода, который вы хотите повторить фиксированное количество раз.

Давайте используем цикл for для вывода списка четных чисел от 1 до 100.

#return even numbers from 1 to 100

even=[]
for i in range(100):
if i%2 ==0:
even.append(i)
else:
Noneprint(even) #print the list

Вывод: [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46 , 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96 , 98]

10. Список понимания

Понимание списка обеспечивает более простой способ создания списков. Продолжая тот же пример, давайте создадим список четных чисел от 1 до 100, используя понимание списка.

even = [i for i in range(100) if i%2==0]
print(even)

Вывод: [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46 , 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96 , 98]

Функции, на которые мы смотрели, помогают понять основные функции Python, которые используются для численных вычислений. Помимо этих встроенных функций, есть и другие библиотеки, такие какNumpyа такжеПанды (которые мы смотрим впредстоящие статьи)которые широко используются в науке о данных.

Ресурсы :

  1. https://docs.python.org/
  2. https://www.coursera.org/specializations/data-science-python

ПодключитьсяLinkedInи проверьте Github (ниже) для полной тетради.

rohanjoseph93 / Python-для-данных-наука

Python-для-data-science - Изучите науку данных с Python

github.com

Оригинальная статья

Footer decor

© machinelearningmastery.ru | Ссылки на оригиналы и авторов сохранены. | map