Top 10 thư viện Python cho khoa học dữ liệu được tiết lộ

Python đã tăng vọt về sự phổ biến, trở thành ngôn ngữ lập trình cho những người đam mê khoa học dữ liệu và các chuyên gia. Sự dễ học của nó làm cho nó trở thành một lựa chọn lý tưởng cho người mới bắt đầu, trong khi khả năng mạnh mẽ của nó phục vụ cho các chuyên gia. Các nhà khoa học dữ liệu dựa vào Python hàng ngày, không chỉ được rút ra bởi sự thân thiện với người dùng mà còn bởi bản chất nguồn mở, lập trình hướng đối tượng và khả năng hiệu suất cao.

Tuy nhiên, điều thực sự khiến Python khác biệt trong lĩnh vực khoa học dữ liệu là các thư viện rộng lớn của nó, mỗi thư viện được thiết kế để giải quyết các thách thức cụ thể và hợp lý hóa các quy trình phức tạp. Chúng ta hãy đi sâu vào 10 thư viện Python hàng đầu đang tạo ra sóng trong thế giới khoa học dữ liệu:

1. [TensorFlow] (https://www.tensorflow.org)

Bắt đầu danh sách của chúng tôi là Tensorflow, một cường quốc được phát triển bởi nhóm não của Google. Cho dù bạn chỉ mới bắt đầu hay bạn là một chuyên gia dày dạn kinh nghiệm, Tensorflow có một cái gì đó cho tất cả mọi người. Nó tự hào có rất nhiều công cụ linh hoạt, thư viện và một cộng đồng sôi động. Với khoảng 35.000 bình luận và hơn 1.500 người đóng góp, TensorFlow là tất cả về các tính toán số hiệu suất cao. Các ứng dụng của nó trải rộng trên các lĩnh vực khoa học khác nhau, tập trung vào các tenxơ, đó là những đối tượng tính toán được xác định một phần, một phần mà cuối cùng tạo ra một giá trị. Nó đặc biệt tiện dụng cho các tác vụ như nhận dạng lời nói và hình ảnh, các ứng dụng dựa trên văn bản, phân tích chuỗi thời gian và phát hiện video.

Một số tính năng nổi bật của TensorFlow bao gồm:

• Giảm lỗi trong học tập máy thần kinh từ 50 đến 60 phần trăm
• Quản lý thư viện tuyệt vời
• Kiến trúc và khung linh hoạt
• Khả năng tương thích với các nền tảng tính toán khác nhau

2. [Scipy] (https://scipy.org/)

Tiếp theo là Scipy, một viên đá quý miễn phí và nguồn mở hoàn hảo cho các tính toán cấp cao. Với một cộng đồng gồm hàng trăm người đóng góp, Scipy vượt trội trong điện toán khoa học và kỹ thuật. Nó được xây dựng trên Numpy và biến các chức năng của nó thành các công cụ khoa học thân thiện với người dùng. Cho dù bạn đang xử lý các hoạt động hình ảnh đa chiều, thuật toán tối ưu hóa hoặc đại số tuyến tính, SCIPY đã đề cập đến các tính toán dữ liệu lớn.

Các tính năng chính của Scipy bao gồm:

• Các lệnh cấp cao để thao tác và trực quan hóa dữ liệu
• Các hàm tích hợp để giải các phương trình vi phân
• Xử lý hình ảnh đa chiều
• Tính toán trên các bộ dữ liệu lớn

3. [Pandas] (https://pandas.pydata.org/)

Pandas là một yêu thích khác của đám đông, nổi tiếng với các công cụ phân tích và thao tác dữ liệu mạnh mẽ của nó. Nó được trang bị các cấu trúc dữ liệu của riêng mình, như sê -ri và DataFrames, vừa nhanh chóng và hiệu quả để quản lý và khám phá dữ liệu. Cho dù bạn đang gặp phải dữ liệu chung, làm sạch, thống kê, tài chính hoặc thậm chí hồi quy tuyến tính, Pandas có một loạt các ứng dụng.

Điểm nổi bật của gấu trúc bao gồm:

• Khả năng tạo và chạy các chức năng tùy chỉnh trên chuỗi dữ liệu
• Trừu tượng cấp cao
• Cấu trúc nâng cao và các công cụ thao tác
• Hợp nhất và tham gia bộ dữ liệu

4. [Numpy] (https://numpy.org/)

Numpy là cách xử lý ma trận và mảng đa chiều lớn. Nó được đóng gói với các chức năng toán học cấp cao, khiến nó trở thành một tính toán khoa học hiệu quả. Là một gói xử lý mảng đa năng, Numpy cung cấp các mảng và công cụ hiệu suất cao, giải quyết vấn đề chậm chạp với các mảng và hoạt động đa chiều hiệu quả.

Các tính năng chính của Numpy là:

• Các chức năng nhanh chóng, được tổng hợp cho các thói quen số
• Hỗ trợ cho các phương pháp hướng đối tượng
• Điện toán định hướng mảng cho hiệu quả
• Làm sạch dữ liệu và thao tác

5. Matplotlib

Matplotlib là cường quốc âm mưu của bạn, được hỗ trợ bởi một cộng đồng gồm hơn 700 người đóng góp. Nó hoàn hảo cho trực quan hóa dữ liệu, tạo ra các biểu đồ và sơ đồ có thể được nhúng vào các ứng dụng thông qua API hướng đối tượng. Cho dù bạn đang phân tích các tương quan biến, trực quan hóa khoảng tin cậy mô hình, khám phá phân phối dữ liệu hoặc phát hiện các ngoại lệ với các sơ đồ phân tán, matplotlib là vô cùng linh hoạt.

Các tính năng của Matplotlib bao gồm:

• Có thể phục vụ như một người thay thế MATLAB
• Miễn phí và nguồn mở
• Hỗ trợ nhiều phụ trợ và loại đầu ra
• Tiêu thụ bộ nhớ thấp

6. [Scikit-learn] (https://scikit-learn.org/stable/)

Scikit-learn là một viên ngọc cho những người đam mê học máy. Thư viện này tích hợp liền mạch với Scipy và Numpy, cung cấp nhiều thuật toán để phân loại, hồi quy, phân cụm, và nhiều hơn nữa. Từ việc tăng gradient đến các khu rừng ngẫu nhiên, Scikit-learn là cửa hàng một cửa của bạn cho các giải pháp học máy từ đầu đến cuối.

Các tính năng chính của Scikit-Learn là:

• Phân loại và mô hình dữ liệu
• Tiền xử lý dữ liệu
• Lựa chọn mô hình
• Thuật toán học máy đầu cuối

7. [Keras] (https://keras.io/)

Keras là một yêu thích trong số những người lặn vào các mạng lưới học tập sâu và thần kinh. Nó hỗ trợ cả hai phụ trợ Tensorflow và Theano, làm cho nó trở thành một lựa chọn linh hoạt cho người mới bắt đầu. Thư viện nguồn mở này trang bị cho bạn các công cụ để xây dựng mô hình, phân tích dữ liệu và trực quan hóa đồ thị. Đó là mô -đun, có thể mở rộng và cung cấp một loạt các loại dữ liệu. Thêm vào đó, Keras cung cấp các mô hình được đào tạo trước mà bạn có thể sử dụng để dự đoán hoặc trích xuất tính năng mà không cần phải tự đào tạo.

Các tính năng Keras bao gồm:

• Phát triển các lớp thần kinh
• Dữ liệu gộp
• Chức năng kích hoạt và chi phí
• Các mô hình học tập sâu và học máy

8. [Scrapy] (https://scracy.org)

Scrapy nổi bật như một khung thu thập thông tin web nhanh và nguồn mở. Nó hoàn hảo để trích xuất dữ liệu từ các trang web bằng các bộ chọn dựa trên XPath. Cho dù bạn đang xây dựng các chương trình để truy xuất dữ liệu có cấu trúc từ Web, thu thập dữ liệu từ API hoặc mở rộng các trình thu thập dữ liệu lớn, Scraces rất nhẹ và mạnh mẽ.

Các tính năng chính của Scrapy là:

• Nhẹ và nguồn mở
• Khả năng quét web mạnh mẽ
• Trích xuất dữ liệu bằng cách sử dụng các bộ chọn XPath
• Hỗ trợ tích hợp

9. [Pytorch] (https://pytorch.org)

Pytorch, được phát triển bởi nhóm nghiên cứu AI của Facebook, là một gói điện toán khoa học tận dụng sức mạnh của các đơn vị xử lý đồ họa. Nó rất được ưa chuộng vì sự linh hoạt và tốc độ của nó trong nghiên cứu học tập sâu. Cho dù bạn đang làm việc với các bộ xử lý đơn giản hoặc GPU, Pytorch cung cấp thực thi tốc độ cao ngay cả với các biểu đồ nặng.

Các tính năng của Pytorch bao gồm:

• Kiểm soát bộ dữ liệu
• Tính linh hoạt và tốc độ cao
• Phát triển các mô hình học tập sâu
• Phân phối và hoạt động thống kê

10. Đẹp

Làm tròn danh sách của chúng tôi là BeautifulSoup, một mặt hàng chủ lực để thu thập dữ liệu và loại bỏ dữ liệu. Nó hoàn hảo để thu thập dữ liệu từ các trang web không cung cấp quyền truy cập CSV hoặc API thích hợp. Đẹp đơn giản hóa quá trình cạo và sắp xếp dữ liệu vào định dạng cần thiết. Thêm vào đó, nó được hỗ trợ bởi một cộng đồng tích cực và đi kèm với tài liệu toàn diện.

Các tính năng của BeautifulSoup bao gồm:

• Hỗ trợ cộng đồng
• Web Crawling và Data Scraping
• Giao diện thân thiện với người dùng
• Thu thập dữ liệu mà không có CSV hoặc API thích hợp