2.2 KiB
Python AI
25.03
Zalogowałem się do classroom.google.com kontem sasza.stanczew@gmail.com główne środowisko treningu to Google Collab - bo łatwiej będzie ogarnąć zależności itp, a poza tym Anacondę nie zainstalojemy bo łamałoby to licencję
Środowisko
- Anaconda - dystrybucja zawierająca Python oraz najważniejsze biblioteki analityczne
- Jupyter Notebook - interkatywne środowisko umożiwiające łączenie kodu, tekstu i wizualizacji
Instalacja - pobrać Anacondę z oficjalnej strony i zainstalować
Następnie uruchomić Jupyter Notebook przez Anaconda Navigator (lub jupyter notebook)
Alternatywy: Google Collab, VSCode z rozszerzeniami Python i Jupyter
Analiza danych w Pythonie
Bublioteki
NumPy
- obliczenia numeryczne, praca z macierzami i tablicami
Pandas
- analiza danych tabelarycznych - import, czyszczenie i zanaliza danych. Oferuje ramki danych i szeregi
Google Collab - nowy notebook - to jest praktycznie Jupyter
Można też zainstalować anaconda albo JupyterLab - działa fajnie
NumPy
- obliczenia na dużych zestawach danych
- nie będziemy korzystać bezpośrednio - bo większość szerszych frameworków korzysta z NumPy pod spodem, np Pandas
Analiza danych w Pythonie
Podstawowe pojęcia
- macierze - tablice wierowymiarowe - zawierają elementy tego samego typu
- szeregi - jednowymiarowe tablice. mogą mieć etykiety dla indeksów
- ramki danych - tablice dwuwymiarowe, składają się z kolumn różnych typów
NumPy
- fukcje matematyczne
- trygonometria, geometria, statystyka
- np.random
- maski logiczne, filtrowanie danych
- broadcasting - rozszerzanie małych tablic przy operacjach na większych tablicach
Statystyka:
- np.mean(), np.median(), np.std(), np.max(), np.min()
tworzenie tablic:
- np.zeros(), np.ones(), np.arange()
z NumPy faktycznie się nie korzysta na codzień, bo Pandas to wszystko opakowywuje
Pandas
jest też Polars - nowy, dynamicznie rozwijany, oparty na chmurze, dużo szybszy od Pandas
Pamdas jest głównie używany do analizy danych, przygotowanie danych do machine learningu
Import danych do Pandas
pd.read_csv(), read_sql(), read_excel() itp itd, bardo dużo formatów