5 thư viện máy học hàng đầu trong python năm 2022
Bài viết được sự cho phép của tác giả Nguyễn Chí Thức Show
Đầu tiên, bạn nên hiểu rằng các thư viện Python không khác với các thư viện thông thường chứa những cuốn sách. Cả hai đều là bộ sưu tập các nguồn thông tin. Learning about python libraries Tuy nhiên, thay vì sách, bạn sẽ truy xuất các mô-đun áp dụng trong quá trình coding của mình. Tất cả các nhà phát triển chuyên nghiệp tận dụng các mô-đun tài liệu thường được ghi lại cho quá trình học Python của mình. Nếu có một cách dễ dàng như vậy, tại sao không nên thực hiện theo cách này? Trong quá trình học Python và khi bắt đầu nghiên cứu các thư viện Python, bạn sẽ bị chìm đắm bởi số lượng thư viện chính và bên thứ ba. Có rất nhiều bộ sưu tập các mô-đun có sẵn. Bạn có thể cảm thấy băn khoăn khi không biết phải quyết định khám phá cái nào trong số chúng. Nếu đang cố gắng học những lĩnh vực khác nhau trên con đường lập trình thì khá khó để chọn một thư viện phù hợp nhất. Bạn nên biết rằng Python là một ngôn ngữ linh hoạt. Nó là một viên ngọc quý trong thế giới lập trình. Vì cách sử dụng của nó sẽ được sử dụng từ khoa học dữ liệu, phát triển web và thậm chí đến cả học máy. Nếu là một lập trình viên Python mới bắt đầu, chúng tôi khuyến khích bạn tham gia khóa học dưới đây để có thêm được kiến thức sâu hơn. Nhìn chung, các thư viện Python khác nhau sẽ bao gồm các mô-đun cho các lĩnh vực cụ thể. Chúng ta sẽ cùng bắt đầu tìm hiểu các thư viện TensorFlow, PyTorch, Numpy, Sklearn và một số thư viện phổ biến khác là gì? Trước đó, có phải bạn đã rất cố gắng để tìm một công việc lập trình viên Python phải không? Trong những trường hợp như vậy, chúng tôi khuyên bạn nên đọc một số câu hỏi phỏng vấn Python mà nhà tuyển dụng thường hỏi. Nếu không trả lời được chúng thì có thể bạn sẽ bị đánh giá là không có sự chuẩn bị. Giả sử một trong những câu hỏi phỏng vấn Python yêu cầu trình bày về các thư viện Python. Sau khi đọc bài viết này, bạn sẽ có thể trình bày một số điểm chính về chúng. Tuyển python lương cao API và Python: Thư viện tốt nhất để xem xétAPI (application programming interface) là tên viết tắt của giao diện lập trình ứng dụng. Nó mở ra cửa sổ cho các tương tác giữa các ứng dụng thông qua giao tiếp giữa máy với máy. Python có các khung framework làm tăng tốc quá trình tạo API. Do đó, nhiệm vụ của chúng tôi là thảo luận ngắn gọn về các thư viện Python phổ biến nhất có thể cho trong quá trình làm việc và học lập trình Python: FlaskFlask là một framework trang web phát triển nhanh, được tạo ra cho quy trình thiết kế API hiệu quả hơn. Đây chỉ là một trong những cách sử dụng của Flask. DjangoDjango là một khung framework trang web bên thứ ba dựa trên Python khác. FalconFalcon là một khung framework trang web nhẹ, tuân thủ SWGI, được thiết kế để xây dựng các RESTful API. EveEve là một
khung framework REST API dựa trên Python miễn phí, được cung cấp bởi Flask và Cerberus. AI và Python: Thư viện hữu íchNgành công nghiệp CNTT đang thúc đẩy sự phát triển của máy móc thông minh, có khả năng thể hiện hành vi giống con người khi nó được học. Mô phỏng trí thông minh của con người này được cung cấp bởi nhiều thư viện Python được thiết kế đặc biệt để thúc đẩy ngành khoa học máy tính. Nếu muốn làm cho một cỗ máy suy nghĩ, học hỏi và có khả năng giải quyết vấn đề được thì hãy nên ghi nhớ các thư viện có thể giúp tạo ra bước đột phá đó dưới đây: TensorFlowTensorFlow là một thư viện mã nguồn mở. PyTorchPyTorch là một thư viện mã nguồn mở. TheanoTheano là một thư viện dựa trên Python để thực hiện các hoạt động toán học cho các mảng đa chiều. KerasKeras là một thư viện dựa trên Python để
phát triển các mô hình học tập sâu. Scikit-learnScikit-learn hoặc Sklearn là một thư viện dựa trên Python để xây dựng các mô hình học máy. PyTorch và TensorFlowMột cuộc tranh cãi gay gắt về sự vượt trội giữa hai thư viện này đã diễn ra trong một thời gian. Tuy nhiên, không ai có thể phủ nhận rằng chúng là những thư viện Python hàng đầu. Cả PyTorch và TensorFlow đều được thiết kế để cung cấp các mô-đun cho máy học, học sâu và quản lý mạng nơ-ron. Vì cả hai khung framework này hoạt động trong các lĩnh vực tương tự nhau nên sẽ có sự cạnh tranh lành mạnh giữa chúng. Hãy xem xét những khác biệt chính, ưu điểm của chúng và cố gắng giải quyết tranh luận này. Facebook và Google: Hai “ông trùm” sáng tạo và nổi tiếngĐây là hai “ông trùm” trong ngành kinh doanh CNTT đã tạo ra các thư viện này. PyTorch là một kiệt tác của Facebook và nó dựa trên Torch. Và TensorFlow là gì? Nó là một viên ngọc được cung cấp bởi Google. Nó dựa trên Theano. Nói cách khác, cả hai thư viện này đều có cha mẹ là những “ông trùm” giàu có và nổi tiếng. Hỗ trợ cho WindowsĐôi khi, người dùng hệ điều hành Microsoft Windows không được hỗ trợ bởi thư viện PyTorch. Thư viện máy học mã nguồn mở này đã phát hành hỗ trợ Windows PyTorch vào tháng 4 năm 2018. TensorFlow đã tiến hành bước này để thu hút người dùng Windows trước đó, vào năm 2016. Hỗ trợ cho các hệ điều hành khácDanh sách các hệ thống được hỗ trợ vẫn khác nhau giữa hai thư viện Python này. Mặc dù bổ sung hỗ trợ Windows PyTorch đã được đón nhận rất tốt, nhưng TensorFlow vẫn có nhiều thứ để cung cấp hơn. Trong khi PyTorch hỗ trợ Linux, macOS và Window thì TensorFlow có thể sử dụng được trên Linux, macOS, Windows, Android và JavaScript. Google đã phát hành một TensorFlow.js 1.0 dành cho học máy bằng JavaScript. Sự khác biệt trong đồ thị tính toánKhi cố gắng giải quyết sự tranh luận giữa PyTorch với TensorFlow, không thể không nhắc đến sự khác biệt trong cách chúng xử lý các computational graph (biểu đồ tính toán). Các biểu đồ như vậy là rất quan trọng để tối ưu hóa các mạng mã code nơ-ron. Tại sao? Vì chúng làm ta có thể thấy được dòng chảy của hoạt động và thông tin. Với PyTorch, các lập trình viên tạo dynamic graphs (các biểu đồ động), được thiết kế bằng cách diễn giải các dòng mã code đại diện cho các phần cụ thể của biểu đồ. TensorFlow chọn một cách tiếp cận khác để sản xuất đồ thị. Các biểu đồ phải tuân theo quy trình biên soạn. Sau đó, họ phải chạy bằng Công cụ thực thi TensorFlow. Nghe có vẻ như sẽ có nhiều công việc phải thực hiện hơn đúng không nào? Nếu muốn tạo đồ thị bằng cách sử dụng TensorFlow, bạn sẽ được yêu cầu tìm hiểu về kiểm tra biến. Ngoài ra, PyTorch cho phép bạn sử dụng trình gỡ lỗi Python thông thường. TensorFlow thì lại không sử dụng tiêu chuẩn đó. Vì vậy, nếu cần phải chọn giữa các thư viện Python này và muốn tạo biểu đồ mà không phải tìm hiểu các khái niệm mới, PyTorch nên là sự lựa chọn của bạn. Trực quan hóa các mô hình học máyẤn tượng đầu tiên là tất cả. Khi đang thuyết trình về dự án của mình, việc cung cấp trực quan chính xác và dễ theo dõi là rất hữu ích. TensorFlow cung cấp cho các nhà phát triển TensorBoard, cho phép trực quan hóa các mô hình học máy. Các lập trình viên sử dụng công cụ này để phát hiện lỗi và để thể hiện tính chính xác của đồ thị. PyTorch không có chức năng như vậy, nhưng bạn có thể sử dụng các công cụ được thiết kế cho nền tảng khác để đạt được kết quả tương tự. Cộng đồng người dùngCác thư viện Python này cũng khác nhau về mức độ phổ biến hiện tại của chúng. Đừng quá ngạc nhiên. TensorFlow đã tồn tại lâu hơn, có nghĩa là nhiều lập trình viên đang sử dụng khung này cho các mục đích học máy và học tập sâu. Do đó, nếu gặp phải một loạt các vấn đề khó khăn trong quá trình làm dự án thì nên tìm đến cộng đồng TensorFlow vì nó lớn hơn PyTorch. Vậy giữa PyTorch và TensorFlow, thư viện nào tốt hơn?Chúng tôi đã tuyên bố sẽ kết thúc cuộc trang luận PyTorch và TensorFlow với số điểm so sánh rõ ràng. Tuy nhiên, nói thì dễ hơn làm. Các lập trình viên nên chọn khung framework phù hợp với nhu cầu nhất. Ngoài ra, đây là một giới thiệu ngắn gọn về cả hai thư viện. Chúng tôi không thể đưa ra các giả định dựa trên một số khác biệt. Bạn sẽ phải chọn khung framework nào là người bạn mới tốt nhất trong quá trình làm việc và học lập trình Python. NumPy là gì?Bạn sẽ có thể hiểu mục đích chung của thư viện này sau khi biết tên đầy đủ của nó: Numerical Python (Python số). Nó có nghĩa là các mô-đun xử lý số. NumPy là phần mềm mã nguồn mở để tạo và quản lý các mảng và ma trận đa chiều. Thư viện này bao gồm một loạt các chức năng để xử lý các mảng phức tạp như vậy. Vậy, NumPy là gì? Đây là một trong những thư viện Python, chuyên cung cấp các hàm toán học cấp cao để quản lý các mảng đa chiều. Bằng cách truy xuất các mô-đun từ NumPy, bạn sẽ hoàn thành các tính toán đúng đắn và chính xác. Hơn thế nữa bạn sẽ cải thiện đáng kể việc sử dụng Python với các cấu trúc dữ liệu này. Thư viện Sklearn: mục đích sử dụngVí dụ cuối cùng của các thư viện Python là Sklearn, được phát triển vào năm 2007. Tuy là cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, vì nó cũng được đánh giá cao bởi các nhà phát triển làm việc với học máy. Sklearn (còn được gọi là scikit-learn) là một thư viện, để nhóm một nhóm các đối tượng không được gắn nhãn, ước tính mối quan hệ giữa các biến và xác định phân loại các quan sát mới. Nói cách khác, có thể lấy một số lượng lớn các thuật toán học tập để học máy hiệu quả hơn. Thư viện Python miễn phí – Sklearn là một công cụ rất hữu ích cho mô hình thống kê và, tất nhiên, học máy! Bài viết gốc được đăng tải tại ucode.vn Có thể bạn quan tâm:
Xem thêm các việc làm Developer hấp dẫn tại TopDev Python là ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay. Khi nói đến việc giải quyết các nhiệm vụ và thách thức khoa học dữ liệu, Python không bao giờ ngừng gây ngạc nhiên cho người dùng. Hầu hết các nhà khoa học dữ liệu đã tận dụng sức mạnh của lập trình Python mỗi ngày. Python là một người dễ học, dễ nhận, được sử dụng rộng rãi, hướng đối tượng, ngôn ngữ nguồn mở, hiệu suất cao, và có nhiều lợi ích hơn cho lập trình Python. Python đã được xây dựng với các thư viện Python phi thường cho khoa học dữ liệu được các lập trình viên sử dụng mỗi ngày trong việc giải quyết các vấn đề. Đầu tiên trong danh sách các thư viện Python cho khoa học dữ liệu là Tensorflow. Tensorflow là một thư viện 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 khung để xác định và chạy các 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 ứng dụng sau:
2. ScipyScipy (Python khoa học) là một thư viện Python miễn phí và nguồn mở khác cho khoa học dữ liệu được sử dụng rộng rãi cho các tính toán cấp cao. Scipy có khoảng 19.000 bình luận về 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, bởi vì nó mở rộng Numpy và cung cấp nhiều thói quen thân thiện với người dùng và hiệu quả cho các tính toán khoa học. Features:
Applications:
3. NumpyNumpy (Python số) là gói cơ bản để tính toán số trong Python; Nó chứa một đối tượng mảng N chiều mạnh mẽ. Nó có khoảng 18.000 bình luận về GitHub và một cộng đồng tích cực gồm 700 người đóng góp. Nó có một 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 chạp một phần bằng cách cung cấp các mảng đa chiều này cũng như cung cấp các chức năng và toán tử hoạt động hiệu quả trên các mảng này. & NBSP; Features:
Applications:
4. GandasPandas (phân tích dữ liệu Python) là phải 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 sự numpy trong matplotlib. Với khoảng 17,00 bình luận về GitHub và một cộng đồng tích cực gồm 1.200 người đóng góp, nó được sử dụng rất nhiều để phân tích dữ liệu và làm sạch. Pandas cung cấp các cấu trúc dữ liệu nhanh, linh hoạt, chẳng hạn như CD khung dữ liệu, được thiết kế để hoạt động với dữ liệu có cấu trúc rất dễ dàng và trực giác. & NBSP; Cũng đọc: Phân tích dữ liệu là gì: Phương pháp, quy trình và loại được giải thích Features:
Applications:
Học sinh Python cũng học Khoa học dữ liệu | Học máy | Tableau | Phân tích dữ liệu | Số liệu thống kê JavaScript | Excel | Học sâu | Trí tuệ nhân tạo 5. MatplotlibMatplotlib có hình ảnh trực quan mạnh mẽ nhưng đẹp đẽ. Nó có một thư viện âm mưu cho Python với khoảng 26.000 bình luận về GitHub và một cộng đồng rất sôi động với khoảng 700 người đóng góp. Do các biểu đồ và sơ 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. & NBSP; Features:
Applications:
Cũng đọc: Khám phá con đường học tập khoa học dữ liệu Xây dựng sự nghiệp của bạn trong phân tích dữ liệu với chương trình Master của nhà 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. KerasTương tự như Tensorflow, Keras là một thư viện phổ biến khác được sử dụng rộng rãi cho các mô -đun mạng lưới học tập sâu và thần kinh. Keras hỗ trợ cả hai phụ trợ Tensorflow và Theano, vì vậy đó là một lựa chọn tốt nếu bạn không muốn đi sâu vào các chi tiết của Tensorflow. Cũng đọc: Keras vs Tensorflow vs Pytorch Features:
Applications:
7. Scikit-learnTiếp theo trong danh sách các thư viện Python hàng đầu cho khoa học dữ liệu xuất hiện Scikit-Learn, một thư viện máy học cung cấp hầu hết tất cả các thuật toán học máy bạn có thể cần. Scikit-learn được thiết kế để được nội suy vào Numpy và Scipy. Applications:
8. PytorchTiếp theo trong danh sách các thư viện Python hàng đầu cho khoa học dữ liệu là Pytorch, đây là gói điện toán 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 học tập sâu được ưu tiên nhất được xây dựng để cung cấp tính linh hoạt và tốc độ tối đa. Applications:
9. ScrapyCác thư viện Python được biết đến tiếp theo cho khoa học dữ liệu là phế liệu. Scrapy isone của các khung thu thập thông thường, nhanh chóng, nguồn mở nguồn mở được viết bằng Python. Nó thường được sử dụng để trích xuất dữ liệu từ trang web với sự trợ giúp của các bộ chọn dựa trên XPath. Applications:
10. ĐẹpBeautifulSoup - Thư viện Python tiếp theo cho Khoa học dữ liệu. Đây là một thư viện Python phổ biến khác thường được biết đến với việc thu thập dữ liệu và thu thập dữ liệu trên web. Người dùng có thể thu thập dữ liệu mà có sẵn trên một số trang web mà không cần CSV hoặc API thích hợp và BeautifulSoup có thể giúp họ cạo nó và sắp xếp nó thành định dạng cần thiết. Mong muốn chuyển sang lĩnh vực lập trình? Tham gia khóa đào tạo & nbsp; Python và bắt đầu sự nghiệp của bạn như một lập trình viên Python chuyên nghiệp. Trở thành một python proNgoài 10 thư viện Python hàng đầu cho khoa học dữ liệu, có nhiều thư viện Python hữu ích khác xứng đáng được xem xét. Và như một bước tiếp theo, nếu bạn quan tâm đến việc học và làm chủ khoa học dữ liệu với Python, hãy tham gia Khoa học dữ liệu Simpliearn, với khóa học chứng nhận Python. Hãy khám phá câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu thường gặp, và mở khóa sự nghiệp của bạn với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu! Thư viện Python nào được sử dụng để học máy?Gói nào được sử dụng rộng rãi nhất để học máy ở Python? Đối với các thuật toán ML thông thường, Scikit-learn là một trong những thư viện ML được sử dụng nhiều nhất. Nó dựa trên hai thư viện Python cơ bản, Numpy và Scipy. Hầu hết các thuật toán học tập được giám sát và không giám sát được hỗ trợ bởi Scikit-learn.Scikit-learn is one of the most used ML libraries. It is based on two fundamental Python libraries, NumPy and SciPy. Most supervised and unsupervised learning algorithms are supported by Scikit-learn.
Thư viện Python nào được sử dụng cho AI?Numpy được coi là thư viện Python tốt nhất để học máy và AI.Đây là một thư viện số nguồn mở có thể được sử dụng để thực hiện các hoạt động toán học khác nhau trên các ma trận khác nhau.
Thư viện nào được sử dụng nhiều nhất trong Python?Danh sách thư viện Python hàng đầu.. Gấu trúc.Pandas là BSD (Phân phối phần mềm Berkeley) Thư viện nguồn mở được cấp phép..... Numpy.Numpy là một trong những thư viện Python nguồn mở được sử dụng rộng rãi nhất, tập trung vào tính toán khoa học..... Keras..... Tensorflow..... Scikit học..... Eli5..... Scipy..... PyTorch.. Matplotlib có phải là thư viện ML không?Matplotlib là một thư viện Python tập trung vào trực quan hóa dữ liệu và chủ yếu được sử dụng để tạo ra các biểu đồ, cốt truyện, biểu đồ và biểu đồ thanh đẹp.Nó tương thích để vẽ dữ liệu từ Scipy, Numpy và Pandas. focused on data visualization and primarily used for creating beautiful graphs, plots, histograms, and bar charts. It is compatible for plotting data from SciPy, NumPy, and Pandas. |