Thư viện Python
10 thư viện Python tốt nhất cho khoa học dữ liệu
Python đã trở thành ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay và là lựa chọn hàng đầu để giải quyết các nhiệm vụ khoa học dữ liệu. Python được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng hàng ngày và nó là một lựa chọn tuyệt vời cho những người nghiệp dư cũng như các chuyên gia nhờ tính chất dễ học của nó. Một số tính năng khác khiến Python trở nên phổ biến đối với khoa học dữ liệu là nó là ngôn ngữ mã nguồn mở, hướng đối tượng và hiệu năng cao.
Nhưng điểm hấp dẫn nhất của Python đối với khoa học dữ liệu là rất nhiều thư viện có thể giúp các lập trình viên giải quyết nhiều vấn đề.
Chúng ta hãy xem 10 thư viện Python tốt nhất cho khoa học dữ liệu:
1. TensorFlow
Đứng đầu danh sách 10 thư viện Python tốt nhất cho khoa học dữ liệu của chúng tôi là TensorFlow, do Nhóm Google Brain phát triển. TensorFlow là một lựa chọn tuyệt vời cho cả người mới bắt đầu và các chuyên gia, đồng thời nó cung cấp nhiều loại công cụ, thư viện và tài nguyên cộng đồng linh hoạt.
Thư viện hướng đến các tính toán số hiệu suất cao và có khoảng 35,000 nhận xét và cộng đồng gồm hơn 1,500 người đóng góp. Các ứng dụng của nó được sử dụng trong các lĩnh vực khoa học và khung của nó đặt nền tảng cho việc xác định và chạy tính toán liên quan đến tenxơ, là các đối tượng tính toán được xác định một phần mà cuối cùng tạo ra một giá trị.
TensorFlow đặc biệt hữu ích cho các tác vụ như nhận dạng giọng nói và hình ảnh, ứng dụng dựa trên văn bản, phân tích chuỗi thời gian và phát hiện video.
Dưới đây là một số tính năng chính của TensorFlow dành cho khoa học dữ liệu:
- Giảm lỗi từ 50 đến 60 phần trăm trong học máy thần kinh
- Quản lý thư viện xuất sắc
- Kiến trúc và khung linh hoạt
- Chạy trên nhiều nền tảng tính toán
Một thư viện Python hàng đầu khác dành cho khoa học dữ liệu là SciPy, một thư viện Python mã nguồn mở và miễn phí được sử dụng cho các tính toán cấp cao. Giống như TensorFlow, SciPy có một cộng đồng lớn và tích cực với hàng trăm người đóng góp. SciPy đặc biệt hữu ích cho các tính toán khoa học và kỹ thuật, đồng thời nó cung cấp nhiều quy trình hiệu quả và thân thiện với người dùng cho các tính toán khoa học.
SciPy dựa trên Numpy và nó bao gồm tất cả các chức năng đồng thời biến chúng thành các công cụ khoa học, thân thiện với người dùng. SciPy rất xuất sắc trong việc thực hiện tính toán khoa học và kỹ thuật trên các tập dữ liệu lớn và nó thường được áp dụng cho các phép toán hình ảnh đa chiều, thuật toán tối ưu hóa và đại số tuyến tính.
Dưới đây là một số tính năng chính của SciPy dành cho khoa học dữ liệu:
- Các lệnh cấp cao để thao tác và trực quan hóa dữ liệu
- Các hàm tích hợp để giải phương trình vi phân
- Xử lý ảnh đa chiều
- Tính toán tập dữ liệu lớn
3. Gấu trúc
Một trong những thư viện Python được sử dụng rộng rãi nhất cho khoa học dữ liệu là Pandas, cung cấp các công cụ phân tích và thao tác dữ liệu có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu. Thư viện chứa các cấu trúc dữ liệu mạnh mẽ của riêng nó để thao tác với các bảng số và phân tích chuỗi thời gian.
Hai trong số các tính năng hàng đầu của thư viện Pandas là Chuỗi và Khung dữ liệu, đây là những cách nhanh chóng và hiệu quả để quản lý và khám phá dữ liệu. Chúng đại diện cho dữ liệu một cách hiệu quả và thao tác nó theo những cách khác nhau.
Một số ứng dụng chính của Pandas bao gồm sắp xếp dữ liệu chung và làm sạch dữ liệu, thống kê, tài chính, tạo phạm vi ngày, hồi quy tuyến tính, v.v.
Dưới đây là một số tính năng chính của Pandas cho khoa học dữ liệu:
- Tạo chức năng của riêng bạn và chạy nó trên một loạt dữ liệu
- Trừu tượng cấp cao
- Cấu trúc cấp cao và công cụ thao tác
- Hợp nhất / tham gia các bộ dữ liệu
4. numpy
Numpy là một thư viện Python có thể được sử dụng liền mạch để xử lý ma trận và mảng đa chiều lớn. Nó sử dụng một tập hợp lớn các hàm toán học cấp cao khiến nó đặc biệt hữu ích cho các tính toán khoa học cơ bản hiệu quả.
NumPy là gói xử lý mảng đa năng cung cấp các công cụ và mảng hiệu suất cao, đồng thời giải quyết tình trạng chậm bằng cách cung cấp các mảng và hàm đa chiều cũng như toán tử hoạt động hiệu quả trên chúng.
Thư viện Python thường được áp dụng để phân tích dữ liệu, tạo mảng N chiều mạnh mẽ và hình thành cơ sở của các thư viện khác như SciPy và scikit-learning.
Dưới đây là một số tính năng chính của NumPy cho khoa học dữ liệu:
- Các hàm nhanh, được biên dịch sẵn cho các quy trình số
- Hỗ trợ phương pháp hướng đối tượng
- Định hướng theo mảng để tính toán hiệu quả hơn
- Làm sạch và thao tác dữ liệu
5. Matplotlib
Matplotlib là một thư viện vẽ đồ thị cho Python có cộng đồng hơn 700 người đóng góp. Nó tạo ra các biểu đồ và sơ đồ có thể được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu, cũng như một API hướng đối tượng để nhúng các sơ đồ vào các ứng dụng.
Một trong những lựa chọn phổ biến nhất cho khoa học dữ liệu, Matplotlib có nhiều ứng dụng. Nó có thể được sử dụng để phân tích tương quan của các biến, để trực quan hóa khoảng tin cậy của các mô hình và phân phối dữ liệu để hiểu rõ hơn và để phát hiện ngoại lệ bằng cách sử dụng biểu đồ phân tán.
Dưới đây là một số tính năng chính của Matplotlib dành cho khoa học dữ liệu:
- Có thể thay thế MATLAB
- tự do và nguồn mở
- Hỗ trợ hàng tá phụ trợ và loại đầu ra
- Tiêu thụ bộ nhớ thấp
6. Học hỏi
Scikit-learning là một thư viện Python tuyệt vời khác dành cho khoa học dữ liệu. Thư viện máy học cung cấp nhiều thuật toán máy học hữu ích và nó được thiết kế để nội suy vào SciPy và NumPy.
Scikit-learn bao gồm tăng cường độ dốc, DBSCAN, các khu rừng ngẫu nhiên trong phạm vi phân loại, hồi quy, phương pháp phân cụm và máy vectơ hỗ trợ.
Thư viện Python thường được sử dụng cho các ứng dụng như phân cụm, phân loại, lựa chọn mô hình, hồi quy và giảm kích thước.
Dưới đây là một số tính năng chính của Scikit-learning dành cho khoa học dữ liệu:
- Phân loại dữ liệu và mô hình hóa
- Tiền xử lý dữ liệu
- Lựa chọn mô hình
- Các thuật toán học máy từ đầu đến cuối
7. Máy ảnh
Keras là một thư viện Python rất phổ biến thường được sử dụng cho các mô-đun mạng thần kinh và học sâu, tương tự như TensorFlow. Thư viện hỗ trợ cả phần phụ trợ TensorFlow và Theano, khiến nó trở thành lựa chọn tuyệt vời cho những ai không muốn dính líu quá nhiều đến TensorFlow.
Thư viện nguồn mở cung cấp cho bạn tất cả các công cụ cần thiết để xây dựng mô hình, phân tích bộ dữ liệu và trực quan hóa biểu đồ, đồng thời thư viện này bao gồm các bộ dữ liệu được gắn nhãn sẵn có thể được nhập và tải trực tiếp. Thư viện Keras là mô-đun, có thể mở rộng và linh hoạt, làm cho nó trở thành một tùy chọn thân thiện với người dùng cho người mới bắt đầu. Trên hết, nó cũng cung cấp một trong những phạm vi rộng nhất cho các loại dữ liệu.
Máy ảnh thường được tìm kiếm cho các mô hình học sâu có sẵn với các trọng số được đào tạo trước và chúng có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán hoặc trích xuất các tính năng của nó mà không cần tạo hoặc đào tạo mô hình của riêng bạn.
Dưới đây là một số tính năng chính của Keras dành cho khoa học dữ liệu:
- Phát triển các lớp thần kinh
- tổng hợp dữ liệu
- Chức năng kích hoạt và chi phí
- Mô hình học sâu và học máy
8. Trị liệu
Scrapy là một trong những thư viện Python nổi tiếng nhất dành cho khoa học dữ liệu. Các khung công tác Python thu thập dữ liệu web nhanh và mã nguồn mở thường được sử dụng để trích xuất dữ liệu từ trang web với sự trợ giúp của bộ chọn dựa trên XPath.
Thư viện có nhiều ứng dụng, bao gồm cả việc được sử dụng để xây dựng các chương trình thu thập dữ liệu truy xuất dữ liệu có cấu trúc từ web. Nó cũng được sử dụng để thu thập dữ liệu từ các API và nó cho phép người dùng viết các mã chung có thể được sử dụng lại để xây dựng và nhân rộng các trình thu thập dữ liệu lớn.
Dưới đây là một số tính năng chính của Scrapy cho khoa học dữ liệu:
- Nhẹ và mã nguồn mở
- Thư viện cạo web mạnh mẽ
- Trích xuất các trang trực tuyến từ biểu mẫu dữ liệu bằng bộ chọn XPath
- Hỗ trợ tích hợp
9. Kim tự tháp
Ở gần cuối danh sách của chúng tôi là PyTorch, một thư viện Python hàng đầu khác dành cho khoa học dữ liệu. Gói điện toán khoa học dựa trên Python dựa trên sức mạnh của các đơn vị xử lý đồ họa và nó thường được chọn làm nền tảng nghiên cứu học sâu với tính linh hoạt và tốc độ tối đa.
Được tạo bởi nhóm nghiên cứu AI của Facebook vào năm 2016, các tính năng tốt nhất của PyTorch bao gồm tốc độ thực thi cao mà nó có thể đạt được ngay cả khi xử lý các biểu đồ nặng. Nó rất linh hoạt, có khả năng hoạt động trên các bộ xử lý đơn giản hóa hoặc CPU và GPU.
Dưới đây là một số tính năng chính của PyTorch dành cho khoa học dữ liệu:
- Kiểm soát bộ dữ liệu
- Rất linh hoạt và nhanh chóng
- Phát triển các mô hình học sâu
- Phân phối và hoạt động thống kê
10. Súp đẹp
Kết thúc danh sách 10 thư viện Python tốt nhất cho khoa học dữ liệu của chúng tôi là BeautifulSoup, thường được sử dụng để thu thập dữ liệu web và quét dữ liệu. Với BeautifulSoup, người dùng có thể thu thập dữ liệu có sẵn trên trang web mà không cần CSV hoặc API thích hợp. Đồng thời, thư viện Python giúp cạo dữ liệu và sắp xếp nó thành định dạng cần thiết.
BeautifulSoup cũng có một cộng đồng được thành lập để hỗ trợ và cung cấp tài liệu toàn diện cho phép học tập dễ dàng.
Dưới đây là một số tính năng chính của BeautifulSoup dành cho khoa học dữ liệu:
- Sự đóng góp cho cộng đồng
- Thu thập dữ liệu web và quét dữ liệu
- Dễ sử dụng
- Thu thập dữ liệu mà không có CSV hoặc API phù hợp
