Привет! Сегодня я решил поделиться своим опытом работы с библиотеками NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-learn. Они являются незаменимыми инструментами для анализа данных и построения моделей машинного обучения. Я буду описывать шаги, которые я сделал на практике, чтобы загрузить данные, проанализировать их и визуализировать.Шаг 1⁚ Загрузка библиотек
Первым делом мы должны загрузить необходимые библиотеки. Для этого я использовал следующий код⁚
python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
Шаг 2⁚ Загрузка данных
2.1 Загрузка датасета Ирисов Фишера
Следующим шагом я загрузил датасет Ирисов Фишера из библиотеки Scikit-learn⁚
python
iris load_iris
2.2 Преобразование датасета в pandas DataFrame
Для удобства работы с данными, я преобразовал датасет в pandas DataFrame⁚
python
df pd.DataFrame(datanp.c_[iris[‘data’], iris[‘target’]],
columnsiris[‘feature_names’] [‘target’])
2.3 Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
Далее я разделил данные на обучающую и тестовую выборки, используя функцию train_test_split из библиотеки sklearn.model_selection⁚
python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X df.drop(‘target’, axis1)
y df[‘target’]
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42)
Шаг 3⁚ Анализ данных
Для того чтобы посмотреть на данные, я вывел несколько строк датасета⁚
python
print(df.head)
3.2 Общая информация о датасете
Чтобы получить общую информацию о датасете, такую как количество записей и признаков, названия столбцов и типы данных, я использовал следующий код⁚
python
print(df.info)
3.3 Использование метода describe
Для более подробного анализа данных, я использовал метод describe. Он позволяет получить статистическую сводку по числовым признакам⁚
python
print(df.describe)
3.4 Визуализация данных с помощью диаграмм рассеяния
Наконец, я визуализировал данные с помощью диаграмм рассеяния. Для этого я использовал следующий код⁚
python
plt.scatter(df[‘sepal length (cm)’], df[‘sepal width (cm)’], cdf[‘target’])
plt.xlabel(‘sepal length (cm)’)
plt.ylabel(‘sepal width (cm)’)
plt.show
Это был полный код на Python для загрузки данных, их анализа и визуализации с использованием библиотек NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-learn. При работе с данными важно уметь применять различные инструменты для получения наиболее полной информации о данных и их визуализации. В данном случае, я использовал шаги, которые кажутся мне наиболее важными и полезными на практике.