Với việc Python ngày càng nhận được nhiều sự chú ý hơn từ cộng đồng khoa học dữ liệu trong những năm gần đây, Công Ty Quảng Cáo Marketing Online Limoseo muốn tổng hợp các Thư viện python tốt nhất được sử dụng phổ biến nhất bởi các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư.
MỤC LỤC
1. NumPy
Khi bạn bắt đầu giải quyết các vấn đề khoa học bằng Python, phần mềm được thiết kế dành riêng cho tính toán khoa học bằng Python sẽ phải hỗ trợ cho ngăn xếp SciPy của Python. Tuy nhiên, ngăn xếp này khá lớn và chứa hơn chục thư viện, vì vậy chúng tôi muốn tập trung vào các gói cốt lõi (đặc biệt là những gói quan trọng nhất).
Gói cơ bản nhất khi xây dựng ngăn xếp khoa học là NumPy (viết tắt của Numerical Python), cung cấp nhiều chức năng hữu ích để thao tác với n-mảng và ma trận trong Python. Thư viện Python này cung cấp chức năng vector hóa các phép toán trên mảng kiểu NumPy. Điều này cải thiện hiệu suất và tăng tốc độ thực thi.
2. SciPy
SciPy là một trong những Thư viện python tốt nhất dành cho kỹ thuật và khoa học. Một lần nữa, bạn cần hiểu sự khác biệt giữa ngăn xếp SciPy và thư viện SciPy. SciPy bao gồm các mô-đun dành cho đại số tuyến tính, tối ưu hóa, tích hợp và thống kê.
Chức năng chính của thư viện SciPy được xây dựng dựa trên NumPy và các mảng của nó tận dụng tối đa NumPy. Nó cung cấp nhiều hoạt động liên quan đến số hữu ích như tích hợp số, tối ưu hóa,… thông qua các mô-đun con chuyên biệt. Tất cả các chức năng mô-đun con SciPy đều được ghi lại rõ ràng.
3. Pandas
Pandas là một gói Python được thiết kế để làm việc với dữ liệu liên quan được “gắn nhãn” đơn giản và trực quan. Pandas là một công cụ tuyệt vời để tối ưu hóa và làm sạch dữ liệu. Pandas được thiết kế hỗ trợ cho các thao tác, tập hợp và visualize dữ liệu.
Có 2 data structure chính trong thư viện này:
- “Series” — 1 chiều
- “Data Frames”, 2 chiều
Cách sử dụng thư viện trong Python với Pandas:
- Dễ dàng xóa và thêm cột từ DataFrame
- Chuyển data structures đến các objects DataFrame
- Xử lý các data bị mất
- Khả năng nhóm lại theo chức năng
4. Matplotlib
Một core package của SciPy Stack và 1 thư viện Python khác được xây dựng riêng cho việc generation các visualizations mạnh mẽ, đơn giản là một trong các Thư viện python tốt nhất, Matplotlib. Matplotlib là 1 phần nhỏ tách ra của phần mềm giúp cho Python (cùng với sự hỗ trợ của NumPy, SciPy và Pandas), sau đó trở thành đối thủ nổi bật với các công cụ khoa học như MatLab hoặc Mathematica.
Tuy nhiên, thư viện này ở cấp độ thấp, đồng nghĩa là bạn sẽ cần phải viết nhiều code hơn để tiếp cận các cấp độ visualization cao cấp và bạn sẽ phải nỗ lực hơn so với khi sử dụng các công cụ cấp cao, tuy nhiên nỗ lực này là hoàn toàn xứng đáng. Với một chút nỗ lực, bạn có thể tạo bất kỳ hình ảnh trực quan nào bạn thích.
5. Seaborn
Seaborn chủ yếu tập trung vào việc trực quan hóa các mô hình thống kê. Hình dung như vậy bao gồm bản đồ nhiệt. Bản đồ nhiệt tổng hợp dữ liệu nhưng vẫn hiển thị toàn bộ phạm vi phương sai.
Seaborn được phát triển dựa trên Matplotlib.
6. Bokeh
Một thư viện trực quan hóa tuyệt vời khác là Bokeh để trực quan hóa tương tác. Không giống như các thư viện trước đây, Bokeh hoàn toàn độc lập với Matplotlib.
Bokeh tập trung vào tính tương tác và tạo bản trình bày trên các hệ điều hành hiện đại theo kiểu tài liệu hướng dữ liệu
7. Plotly
Plotly là hộp công cụ web để tạo trực quan hóa, API được xây dựng bằng nhiều ngôn ngữ lập trình (chẳng hạn như Python).
Plotly có rất nhiều đồ họa mạnh mẽ và sáng tạo. Để sử dụng Plotly, bạn cần đặt khóa API của riêng mình. Đồ họa được xử lý phía máy chủ và được đặt trên internet, nhưng có nhiều cách để ngăn chặn điều này.
8. SciKit-Learn
Scikit là các gói bổ sung cho ngăn xếp SciPy được thiết kế cho các chức năng chuyên biệt như xử lý hình ảnh và hỗ trợ máy học. Một trong những lợi ích học máy tuyệt vời của các gói này là scikit-learning. Gói này được xây dựng dựa trên SciPy và sử dụng các phép toán.
Scikit-learn có giao diện đơn giản và nhất quán, cung cấp giao diện ngắn gọn và nhất quán cho các thuật toán máy học phổ biến, giúp dễ dàng tích hợp máy học vào các hệ thống sản xuất. Với mã chất lượng cao và tài liệu tuyệt vời, dễ sử dụng và mạnh mẽ, thư viện này là chuẩn mực thực tế để xây dựng máy học bằng Python.
9. Theano.
Theano là một gói Python sử dụng các phép toán và biểu thức để định dạng các mảng đa chiều tương tự như NumPy. Thư viện này biên dịch và chạy hiệu quả trên mọi kiến trúc. Nhóm học máy của Đại học Montreal chủ yếu sử dụng Theano cho các hoạt động liên quan đến học máy.
Lưu ý rằng Theano tích hợp với NumPy ở cấp độ hoạt động thấp. Thư viện cũng tối ưu hóa việc sử dụng GPU và CPU để tăng tốc độ tính toán tập trung vào dữ liệu.
Tính hiệu quả và ổn định mang lại kết quả chính xác hơn ngay cả đối với các giá trị rất nhỏ, chẳng hạn như nhật ký tính toán (1+x), mang lại kết quả chính xác cho giá trị nhỏ nhất của x.
10. Câu hỏi thường gặp
Thư viện Python tốt nhất là gì và tại sao nó được coi là tốt nhất?
Một trong những thư viện Python tốt nhất được đánh giá là NumPy. Nó cung cấp một cấu trúc dữ liệu mảng mạnh mẽ và các chức năng toán học phong phú, làm cho việc thực hiện các phép tính phức tạp trên dữ liệu số trở nên dễ dàng.
Ngoài NumPy, còn có thư viện Python nào khác được coi là tốt nhất?
Một thư viện Python khác được coi là tốt nhất là Pandas. Pandas cung cấp các cấu trúc dữ liệu và công cụ mạnh mẽ để làm việc với dữ liệu số liệu và bảng. Nó cho phép xử lý, phân tích và chuyển đổi dữ liệu dễ dàng, đồng thời hỗ trợ các phép tính và truy vấn phức tạp trên dữ liệu.
Làm thế nào để lựa chọn thư viện Python tốt nhất cho dự án của mình?
Khi lựa chọn thư viện Python tốt nhất cho dự án của bạn, bạn cần xem xét các yêu cầu và mục tiêu của dự án. Đầu tiên, nên xem xét tính năng và chức năng mà thư viện cung cấp. Tiếp theo, hãy xem xét sự phổ biến và hỗ trợ của thư viện, bao gồm tài liệu, cộng đồng và cập nhật thường xuyên. Cuối cùng, hãy đánh giá hiệu suất và tốc độ của thư viện.
Tất nhiên, danh sách này không đầy đủ và có nhiều Thư viện python tốt nhất khác đáng được đề cập. Mong rằng bài viết của Công Ty Quảng Cáo Marketing Online Limoseo có thể giúp ích cho bạn.
