Python: Überblick über wichtige Bibliotheken im Data-Science-Bereich

Was lerne ich in diesem Kurs?

In diesem Tutorial gebe ich Dir einen Überblick über die wichtigsten Python-Bibliotheken für Data Science, mit denen Du Daten analysieren, Modelle trainieren und Ergebnisse visualisieren kannst.

1. Pandas

Pandas ist eine zentrale Bibliothek für die Datenmanipulation und -analyse. Sie ermöglicht es, Daten in Tabellenform (DataFrames) zu organisieren und mit verschiedenen Befehlen zu bearbeiten.

import pandas as pd

# DataFrame erstellen und anzeigen
data = {"Name": ["Anna", "Ben", "Carla"], "Alter": [25, 30, 28]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# Daten filtern und statistische Berechnungen durchführen
print(df[df["Alter"] > 26])
print(df.describe())

Pandas bietet zahlreiche Funktionen für das Einlesen, Filtern, Gruppieren und Visualisieren von Daten, wodurch es ideal für explorative Datenanalysen und Datenvorbereitung geeignet ist.

2. NumPy

NumPy ist das Fundament für numerische Berechnungen in Python und liefert eine schnelle Implementierung von Arrays und Matrizen. Es wird häufig für mathematische Operationen und Lineare Algebra verwendet, die bei der Datenanalyse notwendig sind.

import numpy as np

# Array erstellen und Grundoperationen durchführen
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr * 2)
print(np.mean(arr))

NumPy ist besonders leistungsstark für Vektor- und Matrixberechnungen, die in Machine-Learning-Algorithmen oder statistischen Modellen eine zentrale Rolle spielen.

3. Matplotlib und Seaborn

Matplotlib ist die Standardbibliothek für die Erstellung von Diagrammen und Grafiken in Python, während Seaborn auf Matplotlib aufbaut und benutzerfreundliche Möglichkeiten für ästhetisch ansprechende Visualisierungen bietet.

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Lineares Diagramm mit Matplotlib
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]
plt.plot(x, y)
plt.title("Matplotlib Plot")
plt.show()

# Verteilung mit Seaborn
sns.histplot(y)
plt.title("Seaborn Histogramm")
plt.show()

Seaborn bietet vereinfachte Methoden zur Visualisierung von Datenverteilungen, Korrelationen und statistischen Zusammenhängen, was die Datenexploration erheblich erleichtert.

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn ist die Standardbibliothek für Machine Learning in Python. Sie bietet eine breite Palette an Algorithmen für Klassifikation, Regression, Clustering und Vorverarbeitung. Scikit-Learn ist besonders benutzerfreundlich und eignet sich für Einsteiger wie auch für erfahrene Data Scientists.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# Beispieldaten
X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2, 3, 4, 5])

# Modell erstellen und trainieren
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
predictions = model.predict(X)

# Modellbewertung
print("Mean Squared Error:", mean_squared_error(y, predictions))

Scikit-Learn vereinfacht den Workflow von der Datenaufteilung über die Modellanpassung bis zur Bewertung und ist besonders nützlich für experimentelle und produktionsfähige Modelle.

5. TensorFlow und PyTorch

TensorFlow und PyTorch sind die beiden führenden Bibliotheken für Deep Learning und neuronale Netze. Sie bieten Funktionen zur Erstellung, Anpassung und Bereitstellung komplexer neuronaler Netze und werden häufig für Anwendungen wie Bildverarbeitung, Sprachverarbeitung und Zeitreihenanalysen verwendet.

TensorFlow

TensorFlow, entwickelt von Google, bietet eine umfassende API für die Entwicklung neuronaler Netze.

import tensorflow as tf

# Einfaches neuronales Netzwerk in TensorFlow
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])
model.compile(optimizer="adam", loss="mean_squared_error")

PyTorch

PyTorch, entwickelt von Facebook, bietet eine dynamische Umgebung, die flexibler und intuitiver ist, was es für Forschung und Prototyping beliebt macht.

import torch
import torch.nn as nn

# Einfaches neuronales Netzwerk in PyTorch
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 64),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(64, 1)
)

Beide Bibliotheken bieten umfangreiche Tools für die Entwicklung und das Training neuronaler Netze und sind in der Lage, auf GPUs zu laufen, um die Rechenleistung zu erhöhen.

6. Statsmodels

Statsmodels ist eine spezialisierte Bibliothek für statistische Modellierung und Analysen, die erweiterte Funktionen für Regression, Zeitreihenanalyse und statistische Tests bietet. Statsmodels ist besonders hilfreich für Projekte, bei denen statistische Hypothesentests erforderlich sind.

import statsmodels.api as sm

# Lineare Regression mit Statsmodels
X = sm.add_constant(X)  # Hinzufügen des Interzepts
model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()
print(results.summary())

Statsmodels bietet detaillierte Statistiken und Informationen über die Modellanpassung, die bei der Interpretation und Analyse von Modellen hilfreich sind.

7. Plotly

Plotly ist eine interaktive Visualisierungsbibliothek, die es ermöglicht, Diagramme und Dashboards zu erstellen, die sich gut für Webanwendungen und Jupyter-Notebooks eignen.

import plotly.express as px

# Interaktives Balkendiagramm
fig = px.bar(x=["A", "B", "C"], y=[1, 3, 2], title="Interaktives Balkendiagramm")
fig.show()

Plotly eignet sich hervorragend für interaktive Diagramme, die in Dashboards und Datenvisualisierungen eingebunden werden sollen.