Python là ngôn ngữ lập trình được sử dụng phổ biến nhất hiện nay. Khi nhắc đến việc giải quyết các nhiệm vụ và thách thức về khoa học dữ liệu (Data Science), Python không bao giờ ngưng làm người dùng ngạc nhiên. Hầu hết các nhà khoa học dữ liệu đã tận dụng sức mạnh của Python.
Python là ngôn ngữ lập trình được sử dụng trong nhiều lĩnh vực
Python là một ngôn ngữ dễ học, dễ gỡ lỗi, được sử dụng rộng rãi, hướng đối tượng, mã nguồn mở, hiệu suất cao và có nhiều lợi ích hơn nữa. Python đã được xây dựng với các thư viện Python đặc biệt dành cho khoa học dữ liệu được các lập trình viên sử dụng hàng ngày để giải quyết các vấn đề. Dưới đây là 10 thư viện Python hàng đầu cho năm 2022:
Tóm Tắt
1. TensorFlow
Đầu tiên là TensorFlow, một thư viện dành cho các phép tính toán số hiệu suất cao với khoảng 35.000 bình luận và một cộng đồng sôi động với khoảng 1.500 người đóng góp. Nó được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau. Về cơ bản, TensorFlow là một khuôn khổ để xác định và chạy các phép tính liên quan đến các tensor, là các đối tượng tính toán được xác định một phần cuối cùng tạo ra một giá trị.
Tính năng:
- Hình ảnh hóa đồ thị tính toán tốt hơn
- Giảm lỗi từ 50 đến 60 phần trăm trong học máy thần kinh
- Tính toán song song để thực thi các mô hình phức tạp
- Quản lý thư viện liền mạch do Google hỗ trợ
- Cập nhật nhanh hơn và các bản 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
- Các ứng dụng dựa trên văn bản
- Phân tích chuỗi thời gian
- Phát hiện video
2. SciPy
SciPy (Scientific Python) là một thư viện Python mã 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 đông đảo gồm khoảng 600 cộng tác viên. 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 thân thiện và hiệu quả cho các tính toán khoa học.
Tính năng:
- Bộ sưu tập các thuật toán và chức năng được xây dựng trên phần mở rộng NumPy của Python
- Các lệnh cấp cao để thao tác và hiển thị dữ liệu
- Xử lý hình ảnh đa chiều với mô-đun con SciPy ndimage
- Bao gồm các hàm 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
- Các thuật toán tối ưu hóa
- Đại số tuyến tính
3. NumPy
NumPy (Numerical Python) là gói cơ bản để tính toán số trong Python. Nó chứa một đối tượng mảng N-chiều mạnh mẽ, có khoảng 18.000 bình luận trên GitHub và một cộng đồng tích cực gồm 700 người đóng góp. Đây là gói xử lý mảng có mục đích chung cung cấp các đối tượng đa chiều hiệu suất cao được gọi là mảng và công cụ để làm việc với chúng. NumPy cũng giải quyết vấn đề chậm một phần 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.
Tính năng:
- Cung cấp các hàm nhanh, được biên dịch trước cho các quy trình số
- Tính toán hướng mảng để có hiệu quả tốt hơn
- Hỗ trợ cách tiếp cận hướng đối tượng
- Tính toán nhỏ gọn và nhanh hơn với vectơ hóa
Các ứng dụng:
- Được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu
- Tạo mảng N-chiều mạnh mẽ
- Hình thành nền tảng của các thư viện khác, chẳng hạn như SciPy và scikit-learning
- Thay thế MATLAB khi được sử dụng với SciPy và matplotlib
4. Pandas
Pandas (phân tích dữ liệu Python) là điều bắt buộc trong vòng đời 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 nhận xét trên GitHub và một cộng đồng tích cực gồm 1.200 cộng tác viên, nó được sử dụng nhiều để phân tích và làm sạch dữ liệu. Pandas cung cấp cấu trúc dữ liệu nhanh, linh hoạt, chẳng hạn như đĩa CD khung dữ liệu, được thiết kế để làm việc với dữ liệu có cấu trúc rất dễ dàng và trực quan.
Tính năng:
- 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
- Tính trừu tượng cấp cao
- Chứa cấu trúc dữ liệu cấp cao và các công cụ thao tác
Các ứng dụng:
- Xử lý 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 cho việc 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.
5. Matplotlib
Matplotlib có những hình ảnh trực quan mạnh mẽ nhưng đẹp mắt. Đó là một thư viện vẽ đồ thị cho Python với khoảng 26.000 nhận xét trên GitHub và một cộng đồng rất sôi động với khoảng 700 người đóng góp. Do các biểu đồ và biểu đồ mà nó tạo ra, nó được sử dụng rộng rãi để trực quan hóa dữ liệu. Nó cũng cung cấp một API hướng đối tượng, có thể được sử dụng để nhúng các lô đó vào các ứng dụng.
Tính năng:
- Có thể sử dụng như một sự thay thế MATLAB, với ưu điểm là nguồn mở và miễn phí
- Hỗ trợ hàng tá phụ trợ và kiểu 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 bạn muốn sử dụng
- Bản thân gấu trúc có thể được sử dụng làm trình bao bọc xung quanh API MATLAB để thúc đẩy 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
- Hình dung 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 chi tiết tức thì
Chúng ta đã tìm hiểu về tính năng và các ứng dụng của 5 thư viện Python phổ biến trong năm 2022. Phần tiếp theo sẽ gửi đến bạn đọc với 5 thư viện còn lại, đừng quên đón đọc.
Tham khảo: Top 10 thư viện Python dành cho Data Science năm 2022
Nguồn tham khảo:
https://www.simplilearn.com/
Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp
BAC
là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của
IIBA
quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.
