Anaconda je platforma za podatkovne znanosti za jutrišnje znanstvenike, IT-strokovnjake in poslovne voditelje. Gre za distribucijo Python , R itd. Z več kot 300 paketi za , postane ena najboljših platform za kateri koli projekt. V tem anaconda tutorial, bomo razpravljali o tem, kako lahko anacondo uporabimo za programiranje na python. V tem blogu so obravnavane teme:
- Uvod v Anacondo
- Namestitev in namestitev
- Kako namestiti knjižnice Python v Anacondo?
- Anaconda Navigator
- Primer uporabe
Uvod v Anacondo
Anaconda je odprtokodna distribucija za python in R. Uporablja se za podatkovna znanost , , globoko učenje itd. Z razpoložljivostjo več kot 300 knjižnic za podatkovno znanost postane za vsakega programerja dokaj optimalno delo na anakondi za podatkovno znanost.
Anaconda pomaga pri poenostavljenem upravljanju in uvajanju paketov. Anaconda ima široko paleto orodij za enostavno zbiranje podatkov iz različnih virov z uporabo različnih algoritmov strojnega učenja in umetne inteligence. Pomaga pri enostavno nastavljivi nastavitvi okolja, ki lahko s klikom enega samega gumba uvede kateri koli projekt.
Zdaj, ko vemo, kaj je anaconda, poskusimo razumeti, kako lahko namestimo anacondo in nastavimo okolje za delo v naših sistemih.
Namestitev in namestitev
Če želite namestiti anacondo, pojdite na https://www.anaconda.com/distribution/ .
kako uporabljati razred skenerja v javi -
Izberite različico, ki je primerna za vas, in kliknite na prenos. Ko končate prenos, odprite namestitev.
Sledite navodilom v nastavitvi. Ne pozabite klikniti na dodaj anaconda v spremenljivko mojega okolja poti. Po končani namestitvi boste dobili okno, kot je prikazano na spodnji sliki.
Po končani namestitvi odprite poziv in vtipkajte anaconda .
Videli boste okno, kot je prikazano na spodnji sliki.
Zdaj, ko vemo, kako uporabljati anacondo za python, si oglejmo, kako lahko v anacondo namestimo različne knjižnice za kateri koli projekt.
Kako namestiti knjižnice Python v Anacondo?
Odprite poziv za anaconda in preverite, ali je knjižnica že nameščena ali ne.
Ker ni modula z imenom numpy, bomo za namestitev numpy zagnali naslednji ukaz.
Vodič za vizualni studio za začetnike
Ko končate namestitev, se prikaže okno, prikazano na sliki.
Ko namestite knjižnico, poskusite znova uvoziti modul za zagotovitev.
Kot lahko vidite, na začetku ni prišlo do napake, zato lahko na ta način namestimo različne knjižnice v anacondo.
Anaconda Navigator
Anaconda Navigator je namizni GUI, ki je priložen distribuciji anaconda. Omogoča nam zagon aplikacij in upravljanje paketov conda, okolja in brez uporabe ukazov ukazne vrstice.
Primer uporabe - osnove Pythona
Spremenljivke in vrste podatkov
Spremenljivke in tipi podatkov so gradniki katerega koli programskega jezika. Python ima 6 podatkovnih tipov, odvisno od lastnosti, ki jih imajo. Seznam, slovar, nabor, nabor, so tipi podatkov zbirke v programskem jeziku python.
Sledi primer, ki prikazuje, kako se spremenljivke in tipi podatkov uporabljajo v pythonu.
#variable name name = 'Edureka' f = 1991 print ('python je bil ustanovljen leta', f) #data type a = [1,2,3,4,5,6,7] b = {1: 'edureka' , 2: 'python'} c = (1,2,3,4,5) d = {1,2,3,4,5} print ('seznam je', a) print ('slovar je' , b) print ('nabor je', c) print ('set je', d)Operaterji
Operaterji v Pythonu se uporabljajo za operacije med vrednostmi ali spremenljivkami. V pythonu obstaja 7 vrst operaterjev.
- Operator dodelitve
- Aritmetični operater
- Logični operater
- Operator primerjave
- Bit-pametni operater
- Članstvo
- Identitetni operater
Sledi primer uporabe nekaj operatorjev v pythonu.
a = 10 b = 15 # aritmetični operator print (a + b) print (a - b) print (a * b) # operator dodelitve a + = 10 print (a) # operator primerjave #a! = 10 #b == a #logical operator a> b in a> 10 # to bo vrnilo true, če sta oba stavka resnična.
Izjave o nadzoru
Izjave kot , break, continue se uporabljajo kot kontrolni stavek za nadzor nad izvajanjem za optimalne rezultate. Te stavke lahko uporabimo v različnih zankah v pythonu za nadzor izida. Sledi primer, ki prikazuje, kako lahko delamo s kontrolnimi in pogojnimi stavki.
name = 'edureka' za i v imenu: če je i == 'a': break else: print (i)
Funkcije
zagotoviti učinkovito uporabo kode na učinkovit način, kjer lahko napišemo logiko za stavek o težavi in izvedemo nekaj argumentov, da dobimo optimalne rešitve. Sledi primer, kako lahko uporabljamo funkcije v pythonu.
def func (a): vrne ** a res = func (10) print (res)
Razredi in predmeti
Ker python podpira objektno usmerjeno programiranje, lahko z njim delamo razredi in predmeti prav tako. Sledi primer, kako lahko delamo z razredi in predmeti v pythonu.
class Starš: def func (self): print ('this is parent') class Child (Parent): def func1 (self): print ('this is child') ob = new Child () ob.func ()Za začetek je nekaj temeljnih konceptov v pythonu. Zdaj, ko govorimo o večji podpori paketov v anacondi, lahko sodelujemo z veliko knjižnicami. Oglejmo si, kako lahko za analizo podatkov uporabimo python anaconda.
Primer uporabe - Analytics
To so določeni koraki . Oglejmo si, kako deluje analiza podatkov v anakondi in različnih knjižnicah, ki jih lahko uporabimo.
Zbiranje podatkov
The zbiranje podatkov je tako enostavno kot nalaganje datoteke CSV v program. Nato lahko uporabimo ustrezne podatke za analizo določenih primerkov ali vnosov v podatke. Sledi koda za nalaganje podatkov CSV v program.
uvozi pande kot pd uvozi numpy kot np uvozi matplotlib.pyplot kot plt uvozi seaborn kot sns df = pd.read_csv ('ime datoteke.csv') print (df.head (5))Rezanje in kockanje
Ko naložimo nabor podatkov v program, moramo podatke filtrirati z nekaj spremembami, kot je odstranjevanje ničelnih vrednosti in nepotrebnih polj, ki lahko povzročijo dvoumnost v analizi.
Sledi primer, kako lahko podatke filtriramo glede na zahteve.
print (df.isnull (). sum ()) # to bo dalo vsoto vseh ničelnih vrednosti v naboru podatkov. df1 = df.dropna (os = 0, kako = 'katero koli') # to bo spustilo vrstice z ničelnimi vrednostmi.
primer spremenljivke primerka v javi
Spustimo lahko tudi ničelne vrednosti.
BoxPlot
sns.boxplot (x = df ['Obseg plač od']) sns.boxplot (x = df ['Obseg plač do'])
Graf raztrosa
uvoz matplotlib.pyplot kot plt slika, ax = plt.subplots (figsize = (16,8)) ax.scatter (df ['Obseg plače od'], df ['Obseg plače do']) ax.set_xlabel ('Plača Razpon od ') ax.set_ylabel (' Obseg plač TO ') plt.show ()
Vizualizacija
Ko smo podatke spremenili v skladu z zahtevami, jih moramo analizirati. Eden takšnih načinov je vizualizacija rezultatov. Bolje pomaga pri optimalni analizi projekcij podatkov.
Sledi primer vizualizacije podatkov.
sns.countplot (x = 'Indikator polnega / krajšega delovnega časa', data = df) sns.countplot (x = 'Indikator polnega / krajšega delovnega časa', hue = 'Frekvenca plač', data = df) sns .countplot (hue = 'Indikator polnega / krajšega delovnega časa', x = 'Vrsta knjiženja', data = df) df ['Obseg plač od']. plot.hist () df ['Obseg plač do']. plot.hist ()
uvoz matplotlib.pyplot kot plt sl = plt.figure (figsize = (10,10)) ax = fig.gca () sns.heatmap (df1.corr (), annot = True, fmt = '. 2f') plt. naslov ('Korelacija', velikost pisave = 5) plt.show ()Analiza
Po vizualizaciji lahko analiziramo različne ploskve in grafe. Recimo, da delamo na podatkih o delovnih mestih, tako da si ogledamo vizualno predstavitev določenega delovnega mesta v regiji in ugotovimo število delovnih mest v določeni domeni.
Iz zgornje analize lahko predpostavimo naslednje rezultate
- Število del s krajšim delovnim časom v naboru podatkov je v primerjavi s polnimi delovnimi časi zelo manjše.
- medtem ko je za krajši delovni čas manj kot 500, za polni delovni čas pa več kot 2500.
- Na podlagi te analize lahko zgradimo a napovedni model.
V tej vadnici za anacondo pythona smo razumeli, kako lahko nastavimo anacondo za python s primeri uporabe, ki zajemajo osnove pythona, analizo podatkov in strojno učenje. Anaconda z več kot 300 paketi za podatkovno znanost nudi optimalno podporo z učinkovitimi rezultati. Če želite obvladati svoje veščine v pythonu, se vpišite v Edureka in začnite svoje učenje.
Imate kakšno vprašanje? omenite jih v komentarjih tega članka o 'vadnici za python anaconda', mi pa se vam bomo javili v najkrajšem možnem času.