Thư viện Python cũng giống như những thư viện sách thông thường. Tuy nhiên, thay vì sách, đối với thư viện Python bạn sẽ truy xuất các mô-đun áp dụng trong quá trình coding của mình.  Tất cả những tài liệu hoàn thiện thường được ghi lại trong các thư viện. Như vậy sẽ dễ dàng hơn nếu bạn tận dụng các thư viện Python để phục vụ cho công việc. Vậy những thư viện Python nào phổ biến? Cùng HR1TECH liệt kê các thư viện Python được nhiều lập trình viên biết đến nhé!

I. Trực quan hóa dữ liệu

1. Plotly

Công cụ dựa trên web này để trực quan hóa dữ liệu cung cấp nhiều đồ họa hữu ích bạn có thể tìm thấy chúng trên trang web http://Plot.ly. Thư viện hoạt động rất tốt trong các ứng dụng web tương tác. Những người tạo ra nó đang mở rộng thư viện với đồ họa và tính năng mới để hỗ trợ nhiều chế độ xem được liên kết, hoạt ảnh và tích hợp xuyên âm.

2. Seaborn

Seaborn dựa trên Matplotlib và phục vụ như một công cụ học máy Python hữu ích, nhằm trực quan hóa các mô hình thống kê - bản đồ nhiệt và các loại trực quan khác dùng để tóm tắt dữ liệu và mô tả các phân phối tổng thể. Khi sử dụng thư viện này, bạn sẽ được hưởng lợi từ bộ sưu tập hình ảnh trực quan phong phú (bao gồm cả những hình ảnh phức tạp như chuỗi thời gian, biểu đồ chung và sơ đồ violin).

3.  Matplotlib

Đây là một thư viện khoa học dữ liệu tiêu chuẩn giúp tạo ra các trực quan hóa dữ liệu như biểu đồ và biểu đồ hai chiều (biểu đồ, biểu đồ phân tán, biểu đồ tọa độ phi Descartes). Matplotlib là một trong những thư viện vẽ biểu đồ thực sự hữu ích trong các dự án khoa học dữ liệu - nó cung cấp một API hướng đối tượng để nhúng các biểu đồ vào ứng dụng.

Nhờ có thư viện này mà Python có thể cạnh tranh với các công cụ khoa học như MatLab hoặc Mathematica. Tuy nhiên, các nhà phát triển cần viết nhiều mã hơn bình thường trong khi sử dụng thư viện này để tạo hình ảnh trực quan nâng cao. Lưu ý rằng các thư viện vẽ sơ đồ phổ biến hoạt động liền mạch với Matplotlib.

4. Pydot

Thư viện này giúp tạo ra các đồ thị có định hướng và không có định hướng. Nó đóng vai trò như một giao diện cho Graphviz (được viết bằng Python thuần túy). Bạn có thể dễ dàng hiển thị cấu trúc của đồ thị với sự trợ giúp của thư viện này. Điều đó rất hữu ích khi bạn đang phát triển các thuật toán dựa trên mạng nơ-ron và cây decisions.

5. Bokeh

Thư viện này là một công cụ tuyệt vời để tạo các hình ảnh trực quan tương tác và có thể mở rộng bên trong các trình duyệt bằng cách sử dụng các widget JavaScript. Bokeh hoàn toàn độc lập với Matplotlib. Nó tập trung vào tính tương tác và trình bày trực quan thông qua các trình duyệt hiện đại - tương tự như Tài liệu theo hướng dữ liệu (d3.js). Nó cung cấp một tập hợp các biểu đồ, khả năng tương tác (như liên kết các ô hoặc thêm các tiện ích JavaScript) và kiểu dáng.

   II. Khai thác dữ liệu

1. Pandas

Pandas là một thư viện được tạo ra để giúp các nhà phát triển làm việc với dữ liệu "labeled" và "relational" một cách trực quan. Nó dựa trên hai cấu trúc dữ liệu chính: "Chuỗi" (một chiều, giống như danh sách các mục) và "Khung dữ liệu" (hai chiều, giống như một bảng có nhiều cột). Pandas cho phép chuyển đổi cấu trúc dữ liệu thành các đối tượng DataFrame, xử lý dữ liệu bị thiếu và thêm / xóa các cột khỏi DataFrame, đưa vào các tệp bị thiếu và vẽ dữ liệu bằng biểu đồ hoặc hộp biểu đồ. Đây là điều bắt buộc phải có để xử lý dữ liệu, thao tác và trực quan hóa.

2. TensorFlow

TensorFlow là một framework Python phổ biến dành cho học máy và học sâu, được phát triển tại Google Brain. Đây là công cụ tốt nhất cho các tác vụ như nhận dạng đối tượng, nhận dạng giọng nói và nhiều công việc khác. Nó giúp làm việc với các mạng nơ-ron nhân tạo cần xử lý nhiều tập dữ liệu. Thư viện bao gồm các trình trợ giúp lớp khác nhau (tflearn, tf-slim, skflow), làm cho nó thậm chí còn nhiều chức năng hơn. TensorFlow liên tục được mở rộng với các phiên bản phát hành mới - bao gồm các bản sửa lỗi cho các lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn hoặc các cải tiến trong việc tích hợp TensorFlow và GPU.

3. Keras

Keras là một thư viện tuyệt vời để xây dựng mạng nơ-ron và mô hình hóa. Nó rất dễ sử dụng và cung cấp cho các nhà phát triển một mức độ mở rộng tốt. Thư viện tận dụng các gói khác (Theano hoặc TensorFlow) làm phụ trợ của nó. Hơn nữa, Microsoft đã tích hợp CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit - Bộ công cụ nhận thức của Microsoft) để phục vụ như một chương trình phụ trợ khác. Đây là một lựa chọn tuyệt vời nếu bạn muốn thử nghiệm nhanh chóng bằng cách sử dụng các hệ thống nhỏ gọn - phương pháp thiết kế tối giản thực sự mang lại hiệu quả!

4. SciKit-Learn

Đây là một tiêu chuẩn công nghiệp cho các dự án khoa học dữ liệu dựa trên Python. Scikits là một nhóm các gói trong SciPy Stack được tạo ra cho các chức năng cụ thể - ví dụ: xử lý hình ảnh. Scikit-learning sử dụng các phép toán của SciPy để hiển thị giao diện ngắn gọn cho các thuật toán máy học phổ biến nhất.

Các chuyên gia học dữ liệu sử dụng nó để xử lý các tác vụ máy học và khai thác dữ liệu tiêu chuẩn như phân cụm, hồi quy, lựa chọn mô hình, giảm kích thước và phân loại. Nó còn có các hữu ích khác là đi kèm với tài liệu chất lượng và cung cấp hiệu suất cao.

5. NumPy

NumPy (Numerical Python) là một công cụ hoàn hảo cho tính toán khoa học và thực hiện các phép toán mảng cơ bản và nâng cao.

Thư viện cung cấp nhiều tính năng tiện dụng thực hiện các thao tác trên n-mảng và ma trận trong Python. Nó giúp xử lý các mảng lưu trữ các giá trị của cùng một kiểu dữ liệu và làm cho việc thực hiện các phép toán trên mảng (và vector hóa của chúng) dễ dàng hơn. Trên thực tế, việc vector hóa các phép toán trên kiểu mảng NumPy giúp tăng hiệu suất và tăng tốc thời gian thực thi.