Pythonのデータサイエンスで使えるライブラリを５つ紹介する

2023.01.18 2022.10.18

今回は、5つのPythonデータサイエンスライブラリに焦点を当て、詳しく説明します。

それでは、はじめましょう

なぜPythonのデータサイエンスライブラリを使うのか？

Pythonは強力なプログラミング言語であり、モジュールの顔をして膨大な量の異なる機能を私たちに提供します。

特にデータサイエンス分野に焦点を当てると、Pythonは以下の理由で最適な言語の1つです。

Pythonは、上記の利点を念頭に置いて、データサイエンスの問題を処理し、解決するための強力なツールとして使用することができます。

Pythonには、数学的な計算問題を解決し、データ値を処理するための様々なモジュールが含まれています。

このトピックでは、データサイエンスの強力なサポートとなる以下のモジュールについて見ていきます。

PythonのPandasモジュールは、データサイエンスの領域でデータ分析を行うための重要なアイテムの1つであると考えることができます。データサイエンスに関連する問題を解決する際、主要なタスクは、データをクリーンにして処理し、モデリングに利用できるようにすることです。

PandasモジュールにはDataFrameというデータ構造があり、行と列の形でデータを形成します。また、分析のためにデータをフレーム化するための直列データ構造も提供します。

Pandasは、今日、データ解析のための最強のモジュールの1つであると考えることができます。欠損値解析や異常値解析など、データの基本的なクリーニングを行うための機能が組み込まれています。また、効率的なパフォーマンスを得るためにデータカラムのマージも可能です。

Python NumPy モジュールは、特に数学的計算に関する他のすべてのライブラリのベースとなるものです。データ値の統計解析のための強力な数学的計算を可能にし、サポートします。

数学的計算は、NumPyモジュールが提供する統計解析のベースです。NumPyモジュールは、統計データを扱うために多次元配列を提供します。また、計算だけでなく、データのクリーニングを行うための様々な組み込み関数も提供されています。

NumPyはまた、相互運用性をサポートしています。

Python SciPy ライブラリは、主に NumPy ライブラリをベースに構築されています。データのモデル化に関する高度な計算のほとんどを行います。SciPyライブラリは、データの統計的分析、代数的計算、アルゴリズムの最適化などを実現するのに役立ちます。

SciPyでは、並列計算を行うことも可能です。回帰、確率などのデータサイエンス操作のための関数が含まれています。

一言で言えば、統計、モデリング、代数に関するすべての高度な計算をSciPyモジュールで簡単に行うことができるのです。

データ解析やモデリングには、可視化がつきものです。データの可視化は、データサイエンスの最も強力なコンセプトの1つです。分析に表情を与え、データを簡単に理解することができます。

Python matplotlibモジュールは、データを可視化するための様々な関数を提供してくれます。Pythonスクリプトで2D/3Dグラフや構造体を作成することができます。

ヒストグラム、棒グラフ、等高線プロットなど、様々なプロット構造を提供します。

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。

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