dongphuongphan
New member
** 10 Chức năng Python cho các nhà khoa học dữ liệu **
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến cho các nhà khoa học dữ liệu, nhờ tính linh hoạt, khả năng đọc và hiệu quả của nó.Nó có một loạt các chức năng tích hợp có thể được sử dụng để thực hiện nhiều tác vụ khác nhau, từ làm sạch dữ liệu và thao tác đến học máy và trực quan hóa dữ liệu.
Dưới đây là 10 chức năng Python mà các nhà khoa học dữ liệu nên biết:
1.*đáoCác mảng Numpy là một cấu trúc dữ liệu mạnh mẽ để làm việc với dữ liệu trong Python.
2. ** `pandas.dataFrame ()` ** Tạo một khung dữ liệu gấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm tệp CSV, từ điển hoặc danh sách các danh sách.DataFrames là một cấu trúc dữ liệu phổ biến để phân tích dữ liệu trong Python.
3. ** `matplotlib.pyplot.plot ()` ** Tạo một biểu đồ dữ liệu.Matplotlib là một thư viện Python để tạo biểu đồ và biểu đồ.
4. ** `scikit-learn.linear_model.linearregression ()` ** phù hợp với mô hình hồi quy tuyến tính với dữ liệu.Hồi quy tuyến tính là một mô hình thống kê đơn giản nhưng mạnh mẽ có thể được sử dụng để dự đoán giá trị của một biến phụ thuộc dựa trên các giá trị của một hoặc nhiều biến độc lập.
5. ** `scikit-learn.svm.svc ()` ** Phù hợp với mô hình máy vector hỗ trợ (SVM) với dữ liệu.SVM là các mô hình học máy mạnh mẽ có thể được sử dụng cho cả nhiệm vụ phân loại và hồi quy.
6. ** `scikit-learn.tree.decisiontreeeclassifier ()` ** phù hợp với mô hình cây quyết định với dữ liệu.Cây quyết định là một mô hình học máy đơn giản nhưng hiệu quả có thể được sử dụng cho cả nhiệm vụ phân loại và hồi quy.
7. ** `scikit-learn.ensemble.randomforestClassifier ()` ** phù hợp với mô hình rừng ngẫu nhiên với dữ liệu.Rừng ngẫu nhiên là một phương pháp học tập mạnh mẽ có thể được sử dụng cho cả nhiệm vụ phân loại và hồi quy.
8. ** `nltk.word_tokenize ()` ** token một văn bản thành từ.NLTK là một thư viện Python để xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
9.Spacy là một thư viện NLP mạnh mẽ có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, chẳng hạn như phân loại văn bản, nhận dạng thực thể được đặt tên và gắn thẻ một phần giọng nói.
10. ** `Torch.nn.linear ()` ** Tạo một lớp tuyến tính trong pytorch.Pytorch là một thư viện Python để học sâu.
Đây chỉ là một vài trong số nhiều chức năng Python mà các nhà khoa học dữ liệu sử dụng.Bằng cách tìm hiểu các chức năng này, bạn có thể trở nên hiệu quả và hiệu quả hơn trong công việc khoa học dữ liệu của mình.
** Hashtags: **
* #Python
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #Datavisualization
* #Nlp
=======================================
**10 Python Functions for Data Scientists**
Python is a popular programming language for data scientists, thanks to its versatility, readability, and efficiency. It has a wide range of built-in functions that can be used to perform a variety of tasks, from data cleaning and manipulation to machine learning and data visualization.
Here are 10 Python functions that data scientists should know:
1. **`numpy.array()`** creates a NumPy array from a list, tuple, or other iterable. NumPy arrays are a powerful data structure for working with data in Python.
2. **`pandas.DataFrame()`** creates a pandas DataFrame from a variety of sources, including a CSV file, a dictionary, or a list of lists. DataFrames are a popular data structure for data analysis in Python.
3. **`matplotlib.pyplot.plot()`** creates a plot of data. Matplotlib is a Python library for creating graphs and charts.
4. **`scikit-learn.linear_model.LinearRegression()`** fits a linear regression model to data. Linear regression is a simple but powerful statistical model that can be used to predict the value of a dependent variable based on the values of one or more independent variables.
5. **`scikit-learn.svm.SVC()`** fits a support vector machine (SVM) model to data. SVMs are powerful machine learning models that can be used for both classification and regression tasks.
6. **`scikit-learn.tree.DecisionTreeClassifier()`** fits a decision tree model to data. Decision trees are a simple but effective machine learning model that can be used for both classification and regression tasks.
7. **`scikit-learn.ensemble.RandomForestClassifier()`** fits a random forest model to data. Random forests are a powerful ensemble learning method that can be used for both classification and regression tasks.
8. **`nltk.word_tokenize()`** tokenizes a text into words. NLTK is a Python library for natural language processing.
9. **`spacy.load('en_core_web_sm')`** loads the English language model for the SpaCy natural language processing library. SpaCy is a powerful NLP library that can be used for a variety of tasks, such as text classification, named entity recognition, and part-of-speech tagging.
10. **`torch.nn.Linear()`** creates a linear layer in PyTorch. PyTorch is a Python library for deep learning.
These are just a few of the many Python functions that data scientists use. By learning these functions, you can become more productive and efficient in your data science work.
**Hashtags:**
* #Python
* #datascience
* #Machinelearning
* #Datavisualization
* #Nlp
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến cho các nhà khoa học dữ liệu, nhờ tính linh hoạt, khả năng đọc và hiệu quả của nó.Nó có một loạt các chức năng tích hợp có thể được sử dụng để thực hiện nhiều tác vụ khác nhau, từ làm sạch dữ liệu và thao tác đến học máy và trực quan hóa dữ liệu.
Dưới đây là 10 chức năng Python mà các nhà khoa học dữ liệu nên biết:
1.*đáoCác mảng Numpy là một cấu trúc dữ liệu mạnh mẽ để làm việc với dữ liệu trong Python.
2. ** `pandas.dataFrame ()` ** Tạo một khung dữ liệu gấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm tệp CSV, từ điển hoặc danh sách các danh sách.DataFrames là một cấu trúc dữ liệu phổ biến để phân tích dữ liệu trong Python.
3. ** `matplotlib.pyplot.plot ()` ** Tạo một biểu đồ dữ liệu.Matplotlib là một thư viện Python để tạo biểu đồ và biểu đồ.
4. ** `scikit-learn.linear_model.linearregression ()` ** phù hợp với mô hình hồi quy tuyến tính với dữ liệu.Hồi quy tuyến tính là một mô hình thống kê đơn giản nhưng mạnh mẽ có thể được sử dụng để dự đoán giá trị của một biến phụ thuộc dựa trên các giá trị của một hoặc nhiều biến độc lập.
5. ** `scikit-learn.svm.svc ()` ** Phù hợp với mô hình máy vector hỗ trợ (SVM) với dữ liệu.SVM là các mô hình học máy mạnh mẽ có thể được sử dụng cho cả nhiệm vụ phân loại và hồi quy.
6. ** `scikit-learn.tree.decisiontreeeclassifier ()` ** phù hợp với mô hình cây quyết định với dữ liệu.Cây quyết định là một mô hình học máy đơn giản nhưng hiệu quả có thể được sử dụng cho cả nhiệm vụ phân loại và hồi quy.
7. ** `scikit-learn.ensemble.randomforestClassifier ()` ** phù hợp với mô hình rừng ngẫu nhiên với dữ liệu.Rừng ngẫu nhiên là một phương pháp học tập mạnh mẽ có thể được sử dụng cho cả nhiệm vụ phân loại và hồi quy.
8. ** `nltk.word_tokenize ()` ** token một văn bản thành từ.NLTK là một thư viện Python để xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
9.Spacy là một thư viện NLP mạnh mẽ có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, chẳng hạn như phân loại văn bản, nhận dạng thực thể được đặt tên và gắn thẻ một phần giọng nói.
10. ** `Torch.nn.linear ()` ** Tạo một lớp tuyến tính trong pytorch.Pytorch là một thư viện Python để học sâu.
Đây chỉ là một vài trong số nhiều chức năng Python mà các nhà khoa học dữ liệu sử dụng.Bằng cách tìm hiểu các chức năng này, bạn có thể trở nên hiệu quả và hiệu quả hơn trong công việc khoa học dữ liệu của mình.
** Hashtags: **
* #Python
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #Datavisualization
* #Nlp
=======================================
**10 Python Functions for Data Scientists**
Python is a popular programming language for data scientists, thanks to its versatility, readability, and efficiency. It has a wide range of built-in functions that can be used to perform a variety of tasks, from data cleaning and manipulation to machine learning and data visualization.
Here are 10 Python functions that data scientists should know:
1. **`numpy.array()`** creates a NumPy array from a list, tuple, or other iterable. NumPy arrays are a powerful data structure for working with data in Python.
2. **`pandas.DataFrame()`** creates a pandas DataFrame from a variety of sources, including a CSV file, a dictionary, or a list of lists. DataFrames are a popular data structure for data analysis in Python.
3. **`matplotlib.pyplot.plot()`** creates a plot of data. Matplotlib is a Python library for creating graphs and charts.
4. **`scikit-learn.linear_model.LinearRegression()`** fits a linear regression model to data. Linear regression is a simple but powerful statistical model that can be used to predict the value of a dependent variable based on the values of one or more independent variables.
5. **`scikit-learn.svm.SVC()`** fits a support vector machine (SVM) model to data. SVMs are powerful machine learning models that can be used for both classification and regression tasks.
6. **`scikit-learn.tree.DecisionTreeClassifier()`** fits a decision tree model to data. Decision trees are a simple but effective machine learning model that can be used for both classification and regression tasks.
7. **`scikit-learn.ensemble.RandomForestClassifier()`** fits a random forest model to data. Random forests are a powerful ensemble learning method that can be used for both classification and regression tasks.
8. **`nltk.word_tokenize()`** tokenizes a text into words. NLTK is a Python library for natural language processing.
9. **`spacy.load('en_core_web_sm')`** loads the English language model for the SpaCy natural language processing library. SpaCy is a powerful NLP library that can be used for a variety of tasks, such as text classification, named entity recognition, and part-of-speech tagging.
10. **`torch.nn.Linear()`** creates a linear layer in PyTorch. PyTorch is a Python library for deep learning.
These are just a few of the many Python functions that data scientists use. By learning these functions, you can become more productive and efficient in your data science work.
**Hashtags:**
* #Python
* #datascience
* #Machinelearning
* #Datavisualization
* #Nlp
