Скачать или смотреть As 5 principais bibliotecas Python para análise de dados

As cinco principais bibliotecas Python para análise de dados.
Numerical Python, ou apenas NumPy, é uma biblioteca Python para cálculos numéricos e científicos. O NumPy fornece vários recursos que analistas e cientistas de dados podem usar para trabalhar com matrizes de alto desempenho.
Pandas é uma biblioteca Python que fornece estruturas de dados de alto nível e uma grande variedade de ferramentas para análise. A principal característica deste pacote é a capacidade de traduzir operações bastante complexas com dados em um ou dois comandos.
Outra biblioteca central para computação científica em Python é o SciPy. Essa biblioteca é baseada no NumPy e, portanto, estende seus recursos.
Matplotlib é uma biblioteca Python usada para visualização de dados. Com ela, você pode criar gráficos, histogramas, espectros de potência, gráficos de barras, gráficos de erro, diagramas de dispersão, etc., com apenas algumas linhas de código.
scikit-learn é uma biblioteca Python simples e eficiente para aprendizado de máquina. Ele fornece uma seleção de algoritmos de aprendizado de máquina eficientes, como classificação, regressão, clustering e redução de dimensionalidade.
Essas bibliotecas são amplamente utilizadas em projetos de ciência de dados e são fundamentais para qualquer pessoa que trabalhe com análise de dados em Python.

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