БИБЛИОТЕКИ PYTHON ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ

Python является одним из наиболее распространенных языков программирования для анализа данных и машинного обучения. Одной из главных причин, по которой Python остается таким популярным, являются его мощные библиотеки для анализа данных.

Одной из наиболее популярных библиотек для анализа данных в Python является Pandas. Pandas позволяет легко импортировать и обрабатывать данные из различных источников, таких как CSV, Excel, SQL и т.д. Она также предоставляет много функций для фильтрации, группировки, сортировки и визуализации данных.

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
data.head()

Еще одной популярной библиотекой для анализа данных в Python является NumPy. NumPy предоставляет функции для работы с многомерными массивами и математическими функциями, которые могут быть использованы для анализа данных.

import numpy as np
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(data.mean())

Еще одной мощной библиотекой для анализа данных является Scikit-learn. Scikit-learn предоставляет много алгоритмов машинного обучения, таких как классификация, регрессия, кластеризация и многие другие.

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

Также стоит упомянуть библиотеку Matplotlib, которая позволяет строить графики и визуализации данных. Matplotlib является мощной библиотекой для создания различных типов графиков, таких как линейные графики, графики рассеяния, столбиковые диаграммы и др.

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y)
plt.show()

Визуализация Данных на Python - Pandas и Matplotlib

TA - LIB. Библиотека теханализа для Python. Обзор библиотеки индикаторов для трейдинга

Как SQL и PYTHON используют в аналитике данных?

Бинарные опционы 2023 - Торговля с роботом в ТРЕЙДИНГЕ ,ХОРОШО ИЛИ ПЛОХО? Бинарные опционы Стратегия

Python ТОП 10 крутейших библиотек!

Арбитраж криптовалюты - Актуальная p2p связка на 13% - Подробный разбор - Binance P2P - ИЮНЬ 2023

Анализ данных на Python за 2 недели (мой опыт и выводы из него)

Урок 1. Обработка и анализ данных на Python. Знакомство с Pandas. Установка окружения

Анализ Данных на Python и Pandas

Pandas - разбор всех основных возможностей на реальном датасете

BLGPG-5EFD41C4864C-24-11-23-23

Новые материалы: