Tôi nên học những gói python nào?

10 thư viện Python hàng đầu cho khoa học dữ liệu

• TenorFlow
• NumPy
• khoa học viễn tưởng
• gấu trúc
• Matplotlib
• máy ảnh
• SciKit-Tìm hiểu
• PyTorch
• phế liệu
• ĐẹpSúp

1. TenorFlow

Đầu tiên trong danh sách các thư viện python cho khoa học dữ liệu là TensorFlow. TensorFlow là một thư viện dành cho các tính toán số hiệu suất cao với khoảng 35.000 bình luận và một cộng đồng sôi động gồm khoảng 1.500 người đóng góp. Nó được sử dụng trên các lĩnh vực khoa học khác nhau. TensorFlow về cơ bản là một khuôn khổ để xác định và chạy các tính toán liên quan đến tensors, là các đối tượng tính toán được xác định một phần mà cuối cùng tạo ra một giá trị

Đặc trưng.  

• Trực quan hóa biểu đồ tính toán tốt hơn
• Giảm lỗi từ 50 đến 60 phần trăm trong học máy thần kinh
• Tính toán song song để thực hiện các mô hình phức tạp
• Quản lý thư viện liền mạch được hỗ trợ bởi Google
• Cập nhật nhanh hơn và phát hành mới thường xuyên để cung cấp cho bạn các tính năng mới nhất

TensorFlow đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng sau

• Nhận dạng giọng nói và hình ảnh
• Ứng dụng dựa trên văn bản
• Phân tích chuỗi thời gian
• phát hiện video

Chương trình thạc sĩ khoa học dữ liệu

2. khoa học viễn tưởng

SciPy [Scientific Python] là một thư viện Python nguồn mở và miễn phí khác dành cho khoa học dữ liệu được sử dụng rộng rãi cho các tính toán cấp cao. SciPy có khoảng 19.000 bình luận trên GitHub và một cộng đồng tích cực gồm khoảng 600 người đóng góp. Nó được sử dụng rộng rãi cho các tính toán khoa học và kỹ thuật, vì nó mở rộng NumPy và cung cấp nhiều quy trình hiệu quả và thân thiện với người dùng để tính toán khoa học

Đặc trưng

• Tập hợp các thuật toán và chức năng được xây dựng trên phần mở rộng NumPy của Python
• Các lệnh cấp cao để thao tác và trực quan hóa dữ liệu
• Xử lý hình ảnh đa chiều với mô hình con SciPy ndimage
• Bao gồm các chức năng tích hợp để giải phương trình vi phân

Các ứng dụng

• Hoạt động hình ảnh đa chiều
• Giải phương trình vi phân và biến đổi Fourier
• thuật toán tối ưu hóa
• Đại số tuyến tính

3. NumPy

NumPy [Python số] là gói cơ bản để tính toán số trong Python; . Nó có khoảng 18.000 bình luận trên GitHub và một cộng đồng tích cực gồm 700 người đóng góp. Đó là gói xử lý mảng có mục đích chung cung cấp các đối tượng đa chiều hiệu suất cao được gọi là mảng và các công cụ để làm việc với chúng. NumPy cũng giải quyết một phần vấn đề chậm chạp bằng cách cung cấp các mảng đa chiều này cũng như cung cấp các hàm và toán tử hoạt động hiệu quả trên các mảng này.  

Đặc trưng

• Cung cấp các hàm nhanh, được biên dịch trước cho các quy trình số
• Điện toán định hướng mảng cho hiệu quả tốt hơn
• Hỗ trợ cách tiếp cận hướng đối tượng
• Tính toán nhỏ gọn và nhanh hơn với vector hóa

Các ứng dụng

• Được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu
• Tạo mảng N chiều mạnh mẽ
• Hình thành cơ sở của các thư viện khác, chẳng hạn như SciPy và scikit-learning
• Thay thế MATLAB khi được sử dụng với SciPy và matplotlib

Chương trình thạc sĩ khoa học dữ liệu

4. gấu trúc

Pandas [phân tích dữ liệu Python] là điều bắt buộc trong vòng đời của khoa học dữ liệu. Đây là thư viện Python phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất cho khoa học dữ liệu, cùng với NumPy trong matplotlib. Với khoảng 17.00 bình luận trên GitHub và một cộng đồng tích cực gồm 1.200 người đóng góp, nó được sử dụng nhiều để phân tích và làm sạch dữ liệu. Pandas cung cấp cấu trúc dữ liệu linh hoạt, nhanh chóng, chẳng hạn như CD khung dữ liệu, được thiết kế để hoạt động với dữ liệu có cấu trúc rất dễ dàng và trực quan.  

cũng đọc. Phân tích dữ liệu là gì. Phương pháp, quy trình và các loại giải thích

Đặc trưng

• Cú pháp hùng hồn và các chức năng phong phú cho phép bạn tự do xử lý dữ liệu bị thiếu
• Cho phép bạn tạo chức năng của riêng mình và chạy nó trên một loạt dữ liệu
• Trừu tượng hóa cấp cao
• Chứa các cấu trúc dữ liệu cấp cao và các công cụ thao tác

Các ứng dụng.  

• Sắp xếp dữ liệu chung và làm sạch dữ liệu
• Các công việc ETL [trích xuất, chuyển đổi, tải] để chuyển đổi dữ liệu và lưu trữ dữ liệu, vì nó hỗ trợ tuyệt vời để tải các tệp CSV sang định dạng khung dữ liệu của nó
• Được sử dụng trong nhiều lĩnh vực học thuật và thương mại, bao gồm thống kê, tài chính và khoa học thần kinh
• Chức năng dành riêng cho chuỗi thời gian, chẳng hạn như tạo phạm vi ngày, cửa sổ di chuyển, hồi quy tuyến tính và dịch chuyển ngày

Sinh viên Python cũng học

Khoa học dữ liệu. Học máy. Hoạt cảnh. Phân tích dữ liệu. Số liệu thống kê

JavaScript. Excel. Học kĩ càng. Trí tuệ nhân tạo

5. Matplotlib

Matplotlib có các hình ảnh trực quan mạnh mẽ nhưng đẹp mắt. Đó là một thư viện vẽ đồ thị cho Python với khoảng 26.000 bình luận trên GitHub và một cộng đồng rất sôi động gồm khoảng 700 người đóng góp. Do các biểu đồ và sơ đồ mà nó tạo ra nên nó được sử dụng rộng rãi để trực quan hóa dữ liệu. Nó cũng cung cấp API hướng đối tượng, có thể được sử dụng để nhúng các sơ đồ đó vào các ứng dụng.  

Đặc trưng

• Có thể sử dụng như một sự thay thế MATLAB, với ưu điểm là nguồn mở và miễn phí
• Hỗ trợ hàng chục phụ trợ và loại đầu ra, có nghĩa là bạn có thể sử dụng nó bất kể bạn đang sử dụng hệ điều hành nào hoặc định dạng đầu ra nào bạn muốn sử dụng
• Bản thân gấu trúc có thể được sử dụng làm trình bao bọc xung quanh API MATLAB để điều khiển MATLAB giống như một trình dọn dẹp
• Tiêu thụ bộ nhớ thấp và hành vi thời gian chạy tốt hơn

Các ứng dụng

• Phân tích tương quan của các biến
• Trực quan hóa khoảng tin cậy 95 phần trăm của các mô hình
• Phát hiện ngoại lệ bằng cách sử dụng biểu đồ phân tán, v.v.
• Trực quan hóa việc phân phối dữ liệu để có được thông tin chuyên sâu tức thì

cũng đọc. Khám phá lộ trình học tập khoa học dữ liệu

Xây dựng sự nghiệp của bạn trong Phân tích dữ liệu với Chương trình Thạc sĩ Phân tích dữ liệu của chúng tôi. Bao gồm các chủ đề cốt lõi và các khái niệm quan trọng để giúp bạn bắt đầu đúng cách

6. máy ảnh

Tương tự như TensorFlow, Keras là một thư viện phổ biến khác được sử dụng rộng rãi cho các mô-đun mạng thần kinh và học sâu. Keras hỗ trợ cả phụ trợ TensorFlow và Theano, vì vậy đây là một lựa chọn tốt nếu bạn không muốn đi sâu vào chi tiết của TensorFlow

cũng đọc. Keras vs Tensorflow vs Pytorch

Đặc trưng

• Keras cung cấp một bộ dữ liệu lớn được gắn nhãn sẵn có thể được sử dụng để nhập và tải trực tiếp
• Nó chứa các lớp và tham số được triển khai khác nhau có thể được sử dụng để xây dựng, cấu hình, đào tạo và đánh giá mạng thần kinh

Các ứng dụng

• Một trong những ứng dụng quan trọng nhất của Keras là các mô hình học sâu có sẵn với các trọng số được đào tạo trước của chúng. Bạn có thể sử dụng trực tiếp các mô hình này để đưa ra dự đoán hoặc trích xuất các tính năng của nó mà không cần tạo hoặc đào tạo mô hình mới của riêng bạn

7. Scikit-học

Tiếp theo trong danh sách các thư viện python hàng đầu dành cho khoa học dữ liệu là Scikit-learning, một thư viện máy học cung cấp hầu hết tất cả các thuật toán máy học mà bạn có thể cần. Scikit-learning được thiết kế để nội suy thành NumPy và SciPy

Các ứng dụng

• phân cụm
• phân loại
• hồi quy
• lựa chọn mô hình
• giảm kích thước

8. PyTorch

Tiếp theo trong danh sách các thư viện python hàng đầu cho khoa học dữ liệu là PyTorch, đây là gói máy tính khoa học dựa trên Python sử dụng sức mạnh của các đơn vị xử lý đồ họa. PyTorch là một trong những nền tảng nghiên cứu deep learning được ưa thích nhất được xây dựng để mang lại sự linh hoạt và tốc độ tối đa

Các ứng dụng

• PyTorch nổi tiếng với việc cung cấp hai trong số các tính năng cấp cao nhất
• tính toán tensor với hỗ trợ tăng tốc GPU mạnh mẽ
• xây dựng mạng lưới thần kinh sâu trên hệ thống autograd dựa trên băng

9. phế liệu

Các thư viện python tiếp theo được biết đến cho khoa học dữ liệu là Scrapy. Scrapy là một trong những khung thu thập dữ liệu web mã nguồn mở, nhanh, phổ biến nhất được viết bằng Python. Nó thường được sử dụng để trích xuất dữ liệu từ trang web với sự trợ giúp của bộ chọn dựa trên XPath

Các ứng dụng

• Scrapy giúp xây dựng các chương trình thu thập thông tin [bot nhện] có thể truy xuất dữ liệu có cấu trúc từ web
• Scrappy cũng được sử dụng để thu thập dữ liệu từ các API và tuân theo nguyên tắc 'Không lặp lại chính mình' trong thiết kế giao diện của nó, tác động đến người dùng để viết mã chung có thể được sử dụng lại để xây dựng và nhân rộng các trình thu thập dữ liệu lớn

Chương trình thạc sĩ khoa học dữ liệu

10. ĐẹpSúp

BeautifulSoup - thư viện python tiếp theo cho khoa học dữ liệu. Đây là một thư viện python phổ biến khác được biết đến nhiều nhất để thu thập dữ liệu trên web và quét dữ liệu. Người dùng có thể thu thập dữ liệu có sẵn trên một số trang web mà không có CSV hoặc API phù hợp và BeautifulSoup có thể giúp họ thu thập và sắp xếp dữ liệu đó thành định dạng được yêu cầu

Mong muốn chuyển sang lĩnh vực lập trình?

Trở thành một chuyên gia Python

Ngoài 10 thư viện Python hàng đầu dành cho khoa học dữ liệu này, còn có rất nhiều thư viện python hữu ích khác đáng được xem qua. Và bước tiếp theo, nếu bạn quan tâm đến việc học và thành thạo khoa học dữ liệu với python, hãy tham gia Khóa học cấp chứng chỉ Python về khoa học dữ liệu của Simpliearn. Khám phá câu hỏi phỏng vấn Khoa học dữ liệu thường gặp và mở khóa sự nghiệp của bạn với tư cách là nhà khoa học dữ liệu