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Python Data Science utilisant des listes et des itérateurs


La science des données est le processus d'organisation, de traitement et d'analyse de grandes quantités de données afin d'en extraire des connaissances et des insights. Cela implique un certain nombre de domaines différents, notamment la modélisation statistique et mathématique, l'extraction de données à partir de leur source et les méthodes de visualisation des données. Travailler avec la technologie Big Data pour collecter des données structurées et non structurées est généralement nécessaire. Dans les parties qui suivent, nous examinerons plusieurs applications de la science des données et comment Python pourrait y être utile.

Python est un langage de haut niveau, polyvalent, orienté objet et interprété, largement utilisé. Pour utiliser Python pour une tâche, il suffit de fournir la logique car Python gère lui-même la majorité du travail de codage. Python dispose d'une bibliothèque très complète qui contient du code prédéfini pour pratiquement toutes les utilisations.

Introduction à la science des données avec Python

Python est un langage de haut niveau que nous utilisons dans divers domaines, notamment la programmation et le développement d'applications. Et comme nous l'avons mentionné ci-dessus, la science des données est un domaine d'étude dans lequel nous travaillons avec diverses données provenant de nombreux domaines pour en tirer des informations commerciales utiles. Ici, nous avons parlé de l'utilisation de Python, un langage de haut niveau, pour la science des données.

Un langage très flexible, facile à programmer et capable d'effectuer des traitements mathématiques extrêmement complexes est nécessaire pour la programmation en science des données. Étant donné qu’il s’est déjà imposé comme un langage de calcul à la fois général et scientifique, Python est le mieux adapté à de telles exigences. De plus, il est constamment amélioré avec de nouveaux ajouts à son assortiment de bibliothèques adaptées aux différentes exigences de programmation.

Qu'est-ce qu'une liste en Python ?

À l'aide de listes, vous pouvez conserver plusieurs éléments dans une seule variable. La liste est l'un des quatre types de données intégrés à Python pour stocker les collections de données ; les autres sont des tuples, des ensembles et des dictionnaires, chacun remplissant une fonction particulière. Les structures de données sont les conteneurs utilisés pour stocker les éléments de manière appropriée, de sorte que les éléments puissent être organisés et exploités avec une efficacité maximale en termes de temps, d'espace ou de mémoire.

L'un des principaux avantages de List en Python - Le fait qu'une compréhension de liste en Python soit un outil unique qui peut être appliqué à diverses circonstances est l'un de ses principaux avantages. Les compréhensions de listes peuvent être utilisées pour le filtrage et le mappage en plus de créer des listes régulières. Pour chaque situation, vous n’êtes pas obligé d’adopter une méthode d’action distincte. List y stocke tous les types de variables de types de données, y compris les listes elles-mêmes, et son utilisation est très flexible.

Pour obtenir un élément de la liste, vous pouvez utiliser l'itérateur ou en utilisant la méthode d'indexation, nous pouvons obtenir les éléments de la liste.

Qu'est-ce qu'un itérateur ?

Une collection d'éléments ou d'éléments, tels qu'une liste ou un ensemble, peut être parcourue ou bouclée à l'aide d'un objet itérateur.

L'itération, terme technique désignant la boucle des éléments, a donné naissance au nom « itérateur ».

Nous avons de nombreuses structures de données dans chaque langage de programmation, certaines structures de données partagent la mémoire contiguë et les itérateurs n'y sont pas vraiment nécessaires, mais lorsqu'une structure de données n'a pas de mémoire contiguë, nous pouvons utiliser le concept d'itérateur pour itérer. au dessus d'eux. Les itérateurs sont des objets qui se déplacent sur la structure de données en fonction de l'algorithme défini pour insérer, supprimer ou obtenir un élément, ce qui réduit la complexité temporelle de ces opérations.

Qu’est-ce qu’un itérateur en Python ?

En Python, un objet appelé itérateur est utilisé pour parcourir des objets pouvant être itérés, tels que des listes, des tuples, des dicts et des ensembles. La méthode iter() est utilisée pour initialiser l’objet itérateur. Et nous pouvons parcourir les structures de données ou les conteneurs en utilisant la méthode next().

__iter__() - Pour initialiser un itérateur, la méthode iter() est utilisée. Un objet itérateur en est le résultat. Voyons sa syntaxe

Syntaxe

myiterator = iter()

Ici, « myiterator » est le nom de l’itérateur et iter() est la méthode pour initialiser l’objet itérateur.

__next__() - La valeur suivante de l'itérable est renvoyée par la méthode __next__(). Une boucle for utilise en interne la méthode iter() pour obtenir un objet itérateur, qui utilise ensuite la méthode next() pour parcourir tout objet itérable en cours de parcours. Pour indiquer la fin de l'itération, cette méthode déclenche un StopIteration.

Syntaxe

item = next(myiterator)

Ici, « myiterator » est le nom de l'itérateur et next() est la méthode pour passer à la position suivante dans la structure de données donnée et elle renverra un itérateur qui sera stocké dans la variable d'élément.

Itérateur vs Itérable

Les objets itérables en Python sont List, Tuple, Set et Dict. Iterable est essentiellement un objet sur lequel un utilisateur peut itérer en utilisant un itérateur. La fonction iter() sur ces objets itérables peut être utilisée pour obtenir un itérateur. De plus, il considérait l’objet chaîne Python comme un objet itérable.

Exemple

tupleObj = ("Black", "Yellow")
myiterator = iter(tupleObj)
print(next(myiterator))

Dans la syntaxe ci-dessus, nous avons tupleObj est un objet tuple qui contient deux valeurs. Dans la deuxième ligne, nous avons l'objet myiterator qui est un itérateur car il stocke la valeur de retour de la fonction iter() sur l'objet tuple. Enfin, nous pouvons voir l'utilisation de la fonction next() qui sert juste à prendre ensuite l'itérateur d'une adresse mémoire.

Conclusion

Dans cet article, nous avons appris que la science des données est le processus d'organisation, de traitement et d'analyse de grandes quantités de données afin d'en extraire des connaissances et des informations. Python est un langage de haut niveau que nous utilisons dans divers domaines, notamment la programmation et le développement d'applications. La liste est l'un des quatre types de données intégrés à Python pour stocker les collections de données ; les autres sont des tuples, des ensembles et des dictionnaires, chacun remplissant une fonction particulière. Les objets itérables en Python sont List, Tuple, Set et Dict. Un Iterable est essentiellement un objet sur lequel un utilisateur peut itérer en utilisant un itérateur.