Python Kitabxanaları: Pandas, NumPy, Matplotlib, və Scikit-learn
Python, məlumat analitikası, maşın öyrənməsi və statistik analiz sahələrində ən çox istifadə edilən proqramlaşdırma dillərindən biridir. Python-un zəngin ekosistemi və güclü kitabxanaları, məlumatların təhlilini və vizualizasiyasını asanlaşdırır. Bu yazıda, məlumat analitikası üçün ən çox istifadə olunan dörd əsas Python kitabxanası olan Pandas, NumPy, Matplotlib və Scikit-learn-i müzakirə edəcəyik.
1. Pandas: Məlumatın Emalı və İdarə Edilməsi
Pandas, Python-da məlumatların emalı və analizi üçün ən məşhur kitabxanadır. Bu kitabxana, verilənlər bazası ilə işləmək, məlumatları təmizləmək və təhlil etmək üçün güclü strukturlar və alətlər təqdim edir. Pandas, xüsusilə DataFrame və Series adlı verilənlər strukturları ilə tanınır.
• DataFrame: Bu, iki ölçülü verilənlər strukturu olub, cədvəl şəklində məlumatları saxlayır. Hər bir sütun fərqli verilən növünə sahib ola bilər və satırlar müvafiq məlumatları ehtiva edir.
• Series: Bu, bir ölçülü verilənlər strukturu olub, sadəcə bir sütun məlumatını saxlayır.
Pandas ilə, verilənlər üzərində bir çox əməliyyatları asanlıqla yerinə yetirmək mümkündür:
• Məlumatları oxumaq və yazmaq (CSV, Excel, SQL verilənlər bazası və s.).
• Məlumatları təmizləmək (itkin verilənləri doldurmaq, duplikatları silmək, məlumat formatlarını dəyişdirmək).
• Qruplaşdırma, filtrləmə və sıralama.
• Əsas statistik təhlil və analizlər.
Pandas-ın Məşhur Funksiyaları:
• pd.read_csv(), pd.read_excel(): Məlumatları oxumaq.
• df.dropna(), df.fillna(): İtkin məlumatları idarə etmək.
• df.groupby(), df.pivot_table(): Qruplaşdırma və cədvəl əməliyyatları.
2. NumPy: Nömrə ilə Hesablama və Vektorlaşma
NumPy (Numerical Python), elmi hesablama üçün ən güclü Python kitabxanasıdır. NumPy, çoxölçülü massivlər və matrislərlə işləmək üçün yüksək performanslı alətlər təqdim edir. Bu kitabxana, verilənlər üzərində vektorlaşdırılmış əməliyyatlar aparmağa imkan verir, bu da hesablamaları çox sürətləndirir.
NumPy-nin əsas strukturu ndarray (n-dimensional array) adlı çoxölçülü massivlərdir. Bu massivlər, verilənlərin sürətli emalı və müxtəlif elmi hesablama əməliyyatları üçün optimallaşdırılmışdır.
NumPy-nin Məşhur Funksiyaları:
• np.array(): Massiv yaratmaq.
• np.mean(), np.median(), np.std(): Əsas statistik funksiyalar.
• np.dot(), np.matmul(): Matris əməliyyatları.
• np.random: Təsadüfi ədədlər yaratmaq.
NumPy, məlumat analitikası, maşın öyrənməsi, fizika və mühəndislik sahələrində geniş istifadə olunur.
3. Matplotlib: Məlumatın Vizualizasiyası
Matplotlib, Python-da ən məşhur və güclü vizualizasiya kitabxanasıdır. Matplotlib, məlumatları müxtəlif növ qrafiklərdə vizuallaşdırmağa imkan verir. Ən çox istifadə olunan qrafiklər arasında xətti qrafiklər, bar qrafiklər, scatter plot-lar və histogramlar vardır.
Matplotlib ilə, verilənləri sadə və effektiv şəkildə göstərmək mümkündür. Qrafiklər müxtəlif növlərdə (ikiölçülü və üçölçülü) təqdim oluna bilər və qrafiklərin dizaynı və fərdiləşdirilməsi üçün geniş imkanlar təqdim edir.
Matplotlib-in Məşhur Funksiyaları:
• plt.plot(): Xətti qrafiklər yaratmaq.
• plt.bar(): Bar qrafikləri yaratmaq.
• plt.scatter(): Scatter plot yaratmaq.
• plt.hist(): Histogram yaratmaq.
Matplotlib, məlumatın analizi zamanı tapılan nəticələri aydın və vizual olaraq təqdim etmək üçün əvəzsizdir.
4. Scikit-learn: Maşın Öyrənməsi və Model Qurma
Scikit-learn (və ya sklearn), Python-da maşın öyrənməsi üçün ən geniş istifadə olunan kitabxanalardan biridir. Bu kitabxana, verilənlər üzərində maşın öyrənməsi modelləri qurmağa, təlim etməyə və qiymətləndirməyə imkan verir. Scikit-learn, həmçinin verilənlərin əvvəlcədən işlənməsi (data preprocessing), xüsusiyyət mühəndisliyi (feature engineering) və modelin optimallaşdırılması üçün alətlər təqdim edir.
Scikit-learn, nəzarətli öyrənmə (supervised learning) və nəzarətsiz öyrənmə (unsupervised learning) modellərini dəstəkləyir. Ən məşhur alqoritmalar arasında regressiya, klasifikasiya, klasterləşdirmə və dimensiya azaldılması (PCA) metodları var.
Scikit-learn-in Məşhur Funksiyaları:
• sklearn.linear_model.LinearRegression(): Xətti regressiya.
• sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(): Random Forest alqoritması.
• sklearn.cluster.KMeans(): K-means klasterləşdirmə.
• sklearn.model_selection.train_test_split(): Məlumatın təlim və test dəstlərinə bölünməsi.
Scikit-learn, maşın öyrənməsi layihələrini sürətlə inkişaf etdirmək üçün sadə və effektiv bir alət təqdim edir.
Nəticə
Python kitabxanaları Pandas, NumPy, Matplotlib və Scikit-learn məlumat analitikası və maşın öyrənməsi sahələrində geniş istifadə olunan əsas vasitələrdir. Pandas verilənlərin emalını asanlaşdırır, NumPy elmi hesablama və vektorlaşdırma üçün güclü alətlər təqdim edir, Matplotlib verilənləri vizuallaşdırmaq üçün ideal bir vasitədir, və Scikit-learn isə maşın öyrənməsi modellərinin qurulmasını təmin edir. Bu kitabxanalar, Python-un məlumat analitikası sahəsindəki gücünü və populyarlığını artıran ən vacib alətlərdir.
