Machine Learning & AI အတွက် အကောင်းဆုံး Python Libraries 10 ခု

Python သည် စက်သင်ယူခြင်း (ML) နှင့် ဉာဏ်ရည်တု (AI) လုပ်ဆောင်စရာများအတွက် ရေပန်းအစားဆုံး ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်လာရန် နှစ်များတစ်လျှောက် ရေပန်းစားလာခဲ့သည်။ ၎င်းသည် စက်မှုလုပ်ငန်းတွင် ရှိပြီးသားဘာသာစကားများစွာကို အစားထိုးခဲ့ပြီး ဤပင်မပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပိုမိုထိရောက်မှုရှိပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်း၏အင်္ဂလိပ်လို အမိန့်ပေးချက်များသည် အစပြုသူများနှင့် ကျွမ်းကျင်သူများကဲ့သို့ပင် အသုံးပြုနိုင်စေသည်။ 

၎င်း၏အသုံးပြုသူအများအပြားကိုဆွဲဆောင်နိုင်သည့် Python ၏အခြေခံအင်္ဂါရပ်မှာ၎င်း၏ကျယ်ပြန့်သော open-source libraries များစုစည်းမှုဖြစ်သည်။ ဤစာကြည့်တိုက်များကို ML နှင့် AI၊ ဒေတာသိပ္ပံ၊ ရုပ်ပုံနှင့် ဒေတာခြယ်လှယ်ခြင်းနှင့် အခြားအရာများပါ၀င်သည့် လုပ်ငန်းတာဝန်များအတွက် အတွေ့အကြုံအဆင့်အားလုံးမှ ပရိုဂရမ်မာများက အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ 

Machine Learning နှင့် AI အတွက် Python သည် အဘယ်ကြောင့်နည်း။

Python ၏ open-source libraries များသည် machine learning နှင့် AI လုပ်ဆောင်ချက်များကို အဆင်ပြေစေသည့် တစ်ခုတည်းသောအင်္ဂါရပ်မဟုတ်ပါ။ Python သည် အလွန်စွယ်စုံရနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိသောကြောင့် လိုအပ်သည့်အခါတွင် အခြားသော programming language များနှင့်လည်း တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် စျေးကွက်ရှိ OS နှင့် ပလပ်ဖောင်းအားလုံးနီးပါးတွင် လည်ပတ်နိုင်သည်။ 

နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းသည် အလွန်အချိန်ကုန်သော်လည်း Python သည် ၎င်းကို လျှော့ချနိုင်သည့် ပက်ကေ့ဂျ်များစွာကို ပေးဆောင်ထားသည်။ ၎င်းသည် object-oriented programming (OOP) language တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် ဒေတာအသုံးပြုမှုနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် အလွန်အသုံးဝင်စေသည်။ 

Python သည် အထူးသဖြင့် စတင်သူများအတွက် အဆင်ပြေစေမည့် အခြားအချက်တစ်ခုမှာ ၎င်း၏ ကြီးထွားလာနေသော သုံးစွဲသူအသိုင်းအဝိုင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကမ္ဘာပေါ်တွင် အလျင်မြန်ဆုံး ကြီးထွားလာနေသော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သောကြောင့် Python developer နှင့် development services အရေအတွက် တိုးလာပါသည်။ Python အသိုက်အဝန်းသည် ဘာသာစကားနှင့်အတူ ကြီးထွားလာနေပြီး လုပ်ငန်းတွင် ပြဿနာအသစ်များကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် တက်ကြွသောအဖွဲ့ဝင်များသည် ၎င်းကိုအသုံးပြုရန် အမြဲကြိုးစားနေပါသည်။

ယခု Python သည် ထိပ်တန်းပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်ကို သင်သိပြီးဖြစ်၍ machine learning နှင့် AI အတွက် အကောင်းဆုံး python စာကြည့်တိုက် ၁၀ ခုကို ဖော်ပြပေးလိုက်ပါတယ်။ 

1. numpy

NumPy သည် machine learning နှင့် AI အတွက် အကောင်းဆုံး Python စာကြည့်တိုက်အဖြစ် ကျယ်ပြန့်စွာ မှတ်ယူထားသည်။ ၎င်းသည် မတူညီသော matrices များပေါ်တွင် အမျိုးမျိုးသော သင်္ချာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် open-source numerical library တစ်ခုဖြစ်သည်။ NumPy ကို အသုံးအများဆုံး သိပ္ပံစာကြည့်တိုက်များထဲမှ တစ်ခုဟု ယူဆသောကြောင့် ဒေတာ သိပ္ပံပညာရှင် အများအပြားသည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ၎င်းကို အားကိုးကြသည်။ 

NumPy အခင်းအကျင်းများသည် အခြား Python စာရင်းများထက် သိုလှောင်မှုဧရိယာ ပိုနည်းပြီး ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုရန် ပိုမိုမြန်ဆန်၍ အဆင်ပြေပါသည်။ သင်သည် matrix တွင် ဒေတာကို ခြယ်လှယ်နိုင်သည်၊ ၎င်းကို ဘာသာပြန်ကာ NumPy ဖြင့် ပြန်လည်ပုံဖော်နိုင်သည်။ အားလုံးကိုခြုံငုံကြည့်လျှင် NumPy သည် အလွန်ရှုပ်ထွေးသောအလုပ်မလိုအပ်ဘဲ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ 

ဤသည်မှာ NumPy ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် N-dimensional array အရာဝတ္ထု။
• ပုံဖော်ခြယ်လှယ်ခြင်း။
• ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း/ခြယ်လှယ်ခြင်း။
• စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် မျဉ်းကြောင်းတူ အက္ခရာသင်္ချာ။

2. သိပ္ပံ

SciPy သည် NumPy ကိုအခြေခံသည့် အခမဲ့ open-source စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သိပ္ပံနည်းကျ နှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ ကွန်ပြူတာ လုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်းကြောင့် ဒေတာအစုကြီးများအတွက် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။ SciPy တွင် NumPy ကဲ့သို့ array optimization နှင့် linear algebra အတွက် embedded module များလည်း ပါရှိပါသည်။ 

ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားတွင် NumPy ၏လုပ်ဆောင်ချက်များအားလုံးပါဝင်သော်လည်း ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုရလွယ်ကူသော သိပ္ပံနည်းကျကိရိယာများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးပါသည်။ ၎င်းကို ရုပ်ပုံခြယ်လှယ်ခြင်းအတွက် မကြာခဏအသုံးပြုပြီး သိပ္ပံနည်းကျမဟုတ်သော သင်္ချာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် မြင့်မားသော အဆင့်မြှင့်တင်မှုဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ 

SciPy သည် သိပ္ပံနည်းကျခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ အခန်းကဏ္ဍကြောင့် အခြေခံကျသော Python စာကြည့်တိုက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ 

ဤသည်မှာ SciPy ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။

• အသုံးပြုရန်လွယ်ကူသော။
• ဒေတာကို ပုံဖော်ခြင်းနှင့် ခြယ်လှယ်ခြင်း။
• သိပ္ပံနှင့်နည်းပညာပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ။ 
• ကြီးမားသောဒေတာအစုံကိုတွက်ချက်သည်။ 

3. သီယာနို

ဂဏန်းတွက်ချက်မှု Python စာကြည့်တိုက်၊ Theano ကို စက်သင်ယူမှုအတွက် အထူးဖန်တီးထားသည်။ ၎င်းသည် သင်္ချာအသုံးအနှုန်းများနှင့် မက်ထရစ်တွက်ချက်မှုများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း၊ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်ပေးသည်။ ၎င်းသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် အတိုင်းအတာ ခင်းကျင်းမှုများ၏ အလုပ်အကိုင်ကို ခွင့်ပြုပေးသည်။ 

Theano သည် အလွန်တိကျသော စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းကို machine learning နှင့် deep learning developer များနှင့် programmer များမှ အများအားဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။ ၎င်းသည် NumPy နှင့် ပေါင်းစည်းမှုကို ပံ့ပိုးပေးကာ ဒေတာပါဝင်မှု အဆပေါင်း 140 ပိုမြန်စေသည့် ဗဟိုလုပ်ဆောင်မှုယူနစ် (CPU) အစား ဂရပ်ဖစ်လုပ်ဆောင်ခြင်းယူနစ် (GPU) ဖြင့် အသုံးပြုနိုင်သည်။ 

ဤသည်မှာ Theano ၏အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။

• Built-in validation နှင့် ယူနစ်စမ်းသပ်ကိရိယာများ။
• မြန်ဆန်ပြီး တည်ငြိမ်သော အကဲဖြတ်မှုများ။
• ဒေတာအလွန်အကျွံတွက်ချက်မှု။
• စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော သင်္ချာတွက်ချက်မှုများ။

4. ပန်ဒါ

စျေးကွက်ရှိ ထိပ်တန်း Python စာကြည့်တိုက်သည် စက်သင်ယူမှုတွင် မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိသည့် Pandas ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ကိုင်တွယ်ထိန်းချုပ်သည့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုစာကြည့်တိုက်တစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်ကာ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော ဘက်ပေါင်းစုံဒေတာနှင့် အချိန်စီးရီးအယူအဆများနှင့်အတူ အလွယ်တကူ လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ 

Pandas စာကြည့်တိုက်သည် Series နှင့် DataFrames တို့ကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် ဒေတာကို စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် စူးစမ်းလေ့လာရန် မြန်ဆန်ပြီး ထိရောက်သောနည်းလမ်းကို ပေးဆောင်ထားပြီး၊ ၎င်းကို မတူညီသောနည်းလမ်းများဖြင့် စီမံခန့်ခွဲရာတွင်လည်း ဒေတာကို ထိရောက်စွာ ကိုယ်စားပြုပါသည်။ 

ဤသည်မှာ Pandas ၏အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။

• ဒေတာအညွှန်းကိန်း။
• ဒေတာ ချိန်ညှိမှု
• ဒေတာအတွဲများ ပေါင်းစည်းခြင်း/ပူးပေါင်းခြင်း။
• ဒေတာခြယ်လှယ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။ 

5. TensorFlow

အခြားအခမဲ့နှင့် ပွင့်လင်းသောအရင်းအမြစ် Python စာကြည့်တိုက်၊ TensorFlow သည် ကွဲပြားနိုင်သော ပရိုဂရမ်များကို အထူးပြုပါသည်။ စာကြည့်တိုက်တွင် စတင်သူများနှင့် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်များအား DL နှင့် ML မော်ဒယ်များအပြင် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို ဖန်တီးနိုင်စေမည့် ကိရိယာများနှင့် အရင်းအမြစ်များ စုစည်းမှုပါရှိသည်။

TensorFlow သည် CPU နှင့် GPU ကဲ့သို့ အမျိုးမျိုးသော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ပလပ်ဖောင်းများတွင် လည်ပတ်နိုင်စေမည့် လိုက်လျောညီထွေရှိသော ဗိသုကာနှင့် မူဘောင်တစ်ခု ပါဝင်ပါသည်။ ထိုသို့ပြောခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းသည် tensor processing unit (TPU) တွင် လုပ်ဆောင်သောအခါတွင် အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်သည်။ Python စာကြည့်တိုက်ကို ML နှင့် DL မော်ဒယ်များတွင် အားဖြည့်သင်ကြားမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် မကြာခဏအသုံးပြုကြပြီး စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို တိုက်ရိုက်မြင်ယောင်နိုင်သည်။ 

ဤသည်မှာ TensorFlow ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိသော ဗိသုကာပညာနှင့် မူဘောင်။
• အမျိုးမျိုးသော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ပလပ်ဖောင်းပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်သည်။ 
• Abstraction စွမ်းရည်
• နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို စီမံခန့်ခွဲသည်။ 

6. ကရား

Keras သည် စက်သင်ယူမှုနှင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများအတွင်း အာရုံကြောကွန်ရက်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် ရည်ရွယ်သည့် open-source Python စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် Theano နှင့် Tensorflow ထိပ်တွင် လည်ပတ်နိုင်ပြီး၊ ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းသည် ကုဒ်အနည်းငယ်ဖြင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်သည်။ 

မော်ဂျူလာ၊ တိုးချဲ့နိုင်သော၊ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ဖြစ်သောကြောင့် Keras စာကြည့်တိုက်ကို မကြာခဏ ဦးစားပေးလေ့ရှိသည်။ ၎င်းသည် စတင်သူများအတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူသော ရွေးချယ်မှုတစ်ခု ဖြစ်စေသည်။ ၎င်းသည် ရည်မှန်းချက်များ၊ အလွှာများ၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်မှုများ၊ နှင့် အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့်လည်း ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။ Keras သည် အမျိုးမျိုးသော ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် လုပ်ဆောင်ပြီး CPU နှင့် GPU များပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာအမျိုးအစားများအတွက် အကျယ်ဆုံးအကွာအဝေးများထဲမှတစ်ခုကိုလည်း ပေးပါသည်။

ဤသည်မှာ Keras ၏အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• ဒေတာပေါင်းစည်းခြင်း။
• အာရုံကြောအလွှာများ ဖွံ့ဖြိုးခြင်း။
• နက်နဲသောသင်ယူမှုနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ပါ။
• အသက်သွင်းခြင်းနှင့် ကုန်ကျစရိတ်လုပ်ဆောင်ချက်များ။ 

7. Pythorch

Open-source machine learning Python စာကြည့်တိုက်အတွက် နောက်ထပ်ရွေးချယ်စရာတစ်ခုမှာ Torch၊ C programming language framework တစ်ခုဖြစ်သည့် Torch ကိုအခြေခံထားသည့် PyTorch ဖြစ်သည်။ PyTorch သည် NumPy ကဲ့သို့သော အခြားသော Python စာကြည့်တိုက်များနှင့် ပေါင်းစပ်နိုင်သော ဒေတာသိပ္ပံစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ စာကြည့်တိုက်သည် ပရိုဂရမ်ကို လုပ်ဆောင်နေချိန်တွင် ပြောင်းလဲနိုင်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်ဖစ်များကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) နှင့် ကွန်ပျူတာအမြင်ကဲ့သို့သော ML နှင့် DL အပလီကေးရှင်းများအတွက် အထူးအသုံးဝင်သည်။

PyTorch ၏ အဓိက အရောင်းရဆုံးအချက်အချို့တွင် လေးလံသောဂရပ်များကို ကိုင်တွယ်သည့်အခါတွင်ပင် ၎င်းသည် ၎င်း၏မြင့်မားသော အရှိန်အဟုန်ဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ၎င်းသည် ရိုးရှင်းသော ပရိုဆက်ဆာများ သို့မဟုတ် CPU နှင့် GPU များပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သော ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်စာကြည့်တိုက်တစ်ခုလည်းဖြစ်သည်။ PyTorch တွင် သင့်အား ဒစ်ဂျစ်တိုက်တွင် ချဲ့ထွင်နိုင်စေမည့် အစွမ်းထက်သော API များအပြင် သဘာဝဘာသာစကား ကိရိယာတန်ဆာပလာများပါရှိသည်။ 

ဤသည်မှာ PyTorch ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။

• ကိန်းဂဏန်း ဖြန့်ချီရေးနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှု။
• ဒေတာအတွဲများကို ထိန်းချုပ်ပါ။
• DL မော်ဒယ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး။
• အလွန်ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်။ 

8. Scikit- လေ့လာပါ

မူလက SciPy စာကြည့်တိုက်အတွက် ပြင်ပကုမ္ပဏီတစ်ခုဖြစ်သည့် Scikit-learn သည် ယခုအခါ Github ရှိ သီးခြား Python စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Spotify ကဲ့သို့ ကုမ္ပဏီကြီးများက အသုံးပြုကြပြီး ၎င်းကို အသုံးပြုရာတွင် အကျိုးကျေးဇူးများစွာရှိသည်။ တစ်ခုအတွက်၊ ၎င်းသည် စပမ်းရှာဖွေခြင်း၊ ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်း၊ ခန့်မှန်းချက်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ဖောက်သည်ခွဲခြားခြင်းကဲ့သို့သော ဂန္တဝင်စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် အလွန်အသုံးဝင်ပါသည်။ 

Scikit-learn ၏ အဓိက အရောင်းရဆုံး အချက်တစ်ခုမှာ အခြား SciPy stack tools များနှင့် အလွယ်တကူ အပြန်အလှန် လုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်းကြောင့် ဖြစ်သည်။ Scikit-learn တွင် အသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး ဒေတာများကို မျှဝေသုံးစွဲရန် လွယ်ကူစေသည်။ 

ဤသည်မှာ Scikit-learn ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။

• ဒေတာ အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် မော်ဒယ်လ်။
• အဆုံးမှအဆုံး စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်။
• ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း။
• မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှု။ 

9. matplotlib

Matplotlib သည် NumPy နှင့် SciPy တို့၏ စည်းလုံးညီညွတ်မှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် မူပိုင် MATLAB စာရင်းအင်းဘာသာစကားကို အသုံးပြုရန်လိုအပ်မှုကို အစားထိုးရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်၊ အခမဲ့နှင့် ပွင့်လင်းမြင်သာသော စာကြည့်တိုက်ကို Python တွင် အငြိမ်၊ ကာတွန်းနှင့် အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသော ပုံရိပ်ယောင်များကို ဖန်တီးရန် အသုံးပြုပါသည်။ 

Python စာကြည့်တိုက်သည် ၎င်းအား စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းသို့မရွှေ့မီ ဒေတာကို နားလည်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။ ၎င်းသည် အရာဝတ္ထု-ဆန်သော APIs များပါရှိသော ကွက်များနှင့် ဂရပ်များကို ထုတ်လုပ်ရန် Python GUI ကိရိယာအစုံအလင်ကို အားကိုးသည်။ ၎င်းသည် MATLAB နှင့် ဆင်တူသော အင်တာဖေ့စ်ကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် အသုံးပြုသူတစ်ဦးသည် MATLAB ကဲ့သို့ အလားတူလုပ်ဆောင်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ 

ဤသည်မှာ Matplotlib ၏အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။

• ထုတ်ဝေမှု အရည်အသွေး ကွက်များ ဖန်တီးပါ။
• ရုပ်ပုံစတိုင်နှင့် အပြင်အဆင်ကို စိတ်ကြိုက်လုပ်ပါ။
• ဖိုင်ဖော်မတ်အမျိုးမျိုးသို့ တင်ပို့ပါ။
• ဇူးမ်ချဲ့ခြင်း၊ ရွှေ့ခြင်းနှင့် အပ်ဒိတ်လုပ်နိုင်သော အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်သော ရုပ်ပုံများ။ 

10 ။ မင်္ဂလာပါ

စက်သင်ယူခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံး Python စာကြည့်တိုက် 10 ခုစာရင်းကို ပိတ်လိုက်ပြီး AI သည် အခြားအခမဲ့နှင့် open-source visualization စာကြည့်တိုက်ဖြစ်သည့် Plotly ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ၎င်း၏ အရည်အသွေးမြင့်၊ စွဲမက်ဖွယ်ကောင်းသော၊ ထုတ်ဝေရန် အသင့်ရှိသော ဇယားများကြောင့် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများကြားတွင် အလွန်ရေပန်းစားပါသည်။ Plotly မှတဆင့် ရရှိနိုင်သော ဇယားအချို့တွင် boxplots၊ အပူမြေပုံများနှင့် bubble ဇယားများ ပါဝင်သည်။ 

Plotly သည် စျေးကွက်ရှိ အကောင်းဆုံး ဒေတာ ပုံဖော်ခြင်း ကိရိယာများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းကို D3.js၊ HTML နှင့် CSS ပုံရိပ်ယောင် ကိရိယာအစုံ၏ထိပ်တွင် တည်ဆောက်ထားသည်။ Python တွင်ရေးထားသော၊ ၎င်းသည် Django framework ကိုအသုံးပြုပြီး အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်သောဂရပ်များကိုဖန်တီးနိုင်သည်။ ၎င်းသည် မတူညီသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် အမြင်အာရုံပုံဖော်ခြင်းကိရိယာများတွင် အလုပ်လုပ်ပြီး ဒေတာဇယားတစ်ခုသို့ အလွယ်တကူထည့်သွင်းနိုင်စေပါသည်။ slide decks နှင့် dashboards များဖန်တီးရန် Plotly ကိုသုံးနိုင်သည်။ 

ဤသည်မှာ Plotly ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• ဇယားများနှင့် ဒက်ရှ်ဘုတ်များ။
• လျှပ်တစ်ပြက်အင်ဂျင်။
• Python အတွက် အချက်အလက်ကြီး
• ဇယားများထဲသို့ ဒေတာကို အလွယ်တကူ တင်သွင်းပါ။