Pythonのデータ分析ライブラリのおススメを4つ紹介する

今回は、4つのPythonデータ分析ライブラリに焦点を当て、詳しくご紹介します。

それでは、さっそく始めましょう!

データ分析 – 速い概要!

データ分析の機能をサポートするPythonライブラリを理解する前に、データ分析の概念を理解することが非常に重要です。

データ解析は、データサイエンスと機械学習の主要な領域の下にあるサブドメインです。データを様々なアルゴリズムでモデル化する前に、データを分析し、データをきれいにすることが非常に重要です。

データ分析とは、データの分布や計測の統計分析、データの可視化など、データを明確に把握することを意味します。

データの分析には以下のようなものがある。

• データのクリーニング
• データ値の分布の把握
• 平均値、標準偏差などに対するデータの統計的分析
• 統計的指標に対するデータ値の視覚化。
• モデルへの処理のためのデータの書式設定。

Python データ分析ライブラリ

Pythonには、データ解析の概念をサポートする膨大なライブラリのリストが付属しています。Pythonは、データ値の前処理と分析を行うための膨大なモジュールを提供しています。

今回のトピックでは、データ分析に関連するタスクを実行するために主に使用される以下のPythonライブラリを取り上げる予定です。

• Scikit-learn ライブラリ
• Python OpenCV ライブラリ
• Python Pandasモジュール
• Python PyBrain ライブラリ

1. Scikit-learn（スキキットラーン

Python Scikit-learnは、オープンソースのライブラリで、データサイエンスや機械学習のエンジニアの多くがデータ解析のために選択しています。このライブラリは、データの前処理や解析を効率的に行うための様々な関数を提供しています。

PythonのNumPy、matplotlib、SciPyの各ライブラリを継承して構築されています。Scikit-learnライブラリには、統計モデリングやその他の機械学習関連のアルゴリズムを実行するための以下のようなアルゴリズムのリストが付属しています。

1. 回帰モデル
2. 統計データ処理
3. 前処理機能
4. クラスタリングモデル
5. 分類モデルなど

また，様々な教師ありMLや教師なしMLのアルゴリズムも含まれる．

2. OpenCV

Python OpenCV ( Open Source Computer Vision ) は、データ解析のためのアルゴリズムとして広く利用されています。OpenCVを使えば、データ解析は構造化されたデータだけにとどまりません。つまり、OpenCVを導入することで、画像、写真、動画などの解析も可能になります。

このようにOpenCVは以下のことをサポートしています。

• 顔認識
• オブジェクトの識別
• モーションの追跡 & 移動、など。

OpenCVを利用することで、分析対象のデータから意味のある情報を抽出したり、データ値の予測分析が可能になります。

3. パンダ

PythonのPandasモジュールは、Pythonを使ってデータ解析を行うための様々な関数を提供してくれます。Python Data Analysis Libraryの頭文字をとったものです。

Pandasを使用すると、データの前処理を簡単に実行できるだけでなく、次のようなさまざまなパラメータに対してデータを分析することができます。

• 外れ値
• 欠測値分析など。

Pandasは、NumPyライブラリをベースにしており、数学的な操作にも優れています。Pandasライブラリは、基本的に表形式にデータを取得し、我々は行と列の形でデータを分析することができますDataFrameという名前のデータ構造を使用しています。

4. PyBrain

PyBrainは、Python Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence and Neural network libraryの頭文字をとったものです。PyBrainの特長は、モデル間のアルゴリズム間の関係を定義し、分析を行うための環境をあらかじめ定義していることです。

また、様々なデータ分析アルゴリズムをサポートし、データの分析を強化するとともに、様々なシナリオに基づいた結果をテストすることができます。

まとめ

ここまでで、このトピックは終了です。何か疑問があれば、お気軽にコメントください。

Pythonプログラミングに関連するこのような記事のために、私たちと一緒にご期待ください。