TOP 10 Thư viện Khoa học Dữ liệu của Python

Các thư viện của Python là một bộ sưu tập các hàm và phương thức giúp hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể (khó khăn) trong thời gian ngắn.


Do đó, nếu bạn muốn học Python để làm việc chuyên nghiệp thì chắc chắn phải học sử dụng thư viện Python.


Bài viết này sẽ giới thiệu cho bạn biết 10 thư viện Data Science tốt nhất của Python và một số giải thích một chút về mục đích sử dụng chính của các thư viện đó.

Top 10 Thư viện Khoa học dữ liệu tốt nhất của Python

Hiện tại, Python có rất nhiều thư viện Khoa học dữ liệu có sẵn. Một số trong đó đã cực kỳ phổ biến, một số khác đang cải thiện từng chút một để đạt đến mức chấp nhận của cộng đồng lập trình viên Python.


Bài này sẽ sử dụng kết quả của cuộc Khảo sát tình trạng Python (năm 2018) do Python Software Foundation và JetBrains phối hợp thực hiện. (Tham khảo bản tiếng Anh tại đây)


Hơn 20.000 lập trình viên từ hơn 150 nước đã tham gia khảo sát để đưa ra báo cáo. Vì vậy, đây là 10 thư viện khoa học dữ liệu hàng đầu của Python:

#1 Numpy

• Mục đích chính: Dành cho Học máy

• Mục đích phụ: Biểu thị hình ảnh, sóng âm thanh dưới dạng một mảng các số thực trong mảng N chiều, binary raw stream.

NumPy là một thư viện Python cơ bản dành cho khoa học điện toán. Nó đi kèm với sự hỗ trợ cho một đối tượng mảng N-Chiều mạnh mẽ và các chức năng broadcasting.


Ngoài ra, NumPy cung cấp các biến đổi Fourier, khả năng số ngẫu nhiên và các công cụ để tích hợp mã C / C ++ và Fortran.


Vì những khả năng của NumPy, nên có kiến ​​thức làm việc về NumPy là bắt buộc đối với các lập trình viên Fullstack khi tham gia vào các dự án học máy bằng Python.


Một sự thật thú vị là TensorFlow và một số thư viện học máy khác của Python cũng sử dụng NumPy trong nội bộ để thực hiện nhiều hoạt động trên Tensors. Tính năng tốt nhất và quan trọng nhất của NumPy là array interfaces.


Điểm nổi bật của NumPy:

• Dễ sử dụng và tương tác

• Đóng góp nguồn mở và hỗ trợ cộng đồng phong phú

• Đơn giản hóa quá trình thực hiện toán học phức tạp

#2. Pandas

• Mục đích chính: Phân tích dữ liệu trong thế giới thực thành dữ liệu có ích

• Mục đích khác: None

Sử dụng thư viện Pandas giúp các lập trình viên làm việc với dữ liệu quan hệ hoặc dữ liệu có nhãn dễ dàng và trực quan hơn.


Pandas cung cấp các cấu trúc dữ liệu có ý nghĩa, nhanh chóng và linh hoạt. Pandas nhằm mục đích thực hiện phân tích dữ liệu trong thế giới thực bằng Python.


Một trong những tính năng mạnh mẽ nhất của Pandas là đơn giản hóa các thao tác dữ liệu phức tạp chỉ bằng một hoặc hai lệnh.


Ngoài ra, thư viện này có rất nhiều các phương thức tích hợp dành cho kết hợp, lọc và nhóm dữ liệu. Nó cũng có tính năng time-series.


Điểm nổi bật:

• Khả năng thực hiện các loại thao tác tùy chỉnh

• Đảm bảo rằng toàn bộ quá trình thao tác dữ liệu dễ dàng hơn

• Cung cấp chức năng và tính linh hoạt cao khi được sử dụng với các công cụ và thư viện Python khác

• Chỉ số tốc độ vượt trội

• Có thể chọn đầu ra phù hợp nhất cho phương thức áp dụng

• Hỗ trợ các phép gộp, ghép, lặp, lập chỉ mục lại và các thao tác trực quan hóa

#3 Matplotlib

• Mục đích chính: Vẽ đồ thị 2D

• Mục đích phụ: Trực quan hóa dữ liệu

Matplotlib là một thư viện mô phỏng hai chiều cho ngôn ngữ lập trình Python. Nó có khả năng tạo ra các số liệu có giá trị cao và môi trường đa nền tảng tương tác.


Ngoài việc được sử dụng trong Python Shell, Python Script và IPython Shell, Matplotlib cũng có thể được sử dụng trong:

• Jypyter Notebook

• Máy chủ ứng dụng web

• GUI toolkits; GTK+, Tkinter, Qt và wxPython

Theo trang web chính thức của Matplotlib mô tả thư viện Python này cố gắng "Làm những thứ dễ dàng thành dễ làm và những thứ khó khăn thành những thứ có thể".


Thư viện này cho phép tạo biểu đồ thanh, biểu đồ lỗi, biểu đồ phân tán... với ít dòng code hơn.


Điểm nổi bật của Matplotlib:

• Kiểm soát hoàn toàn các thuộc tính trục, thuộc tính phông chữ, kiểu đường kẻ, v.v. thông qua interface hướng đối tượng

• Thư viện huyền thoại cho sơ đồ phân tán

• Cung cấp interface giống MATLAB cho đồ thị đơn giản

• Hỗ trợ trục x / y thứ cấp

• Hoạt động rất tốt với một số hệ thống đồ họa và hệ điều hành

#4 SciPy

• Mục đích chính: Học máy, nghiên cứu khoa học

• Mục đích phụ: Giải Quyết toán học chức năng

Các SciPy là thư viện Python đi kèm với một lượng module cho đại số tuyến tính, và số liệu thống kê.


Các nguồn mở thư viện Python cho phép các lập trình viên và kỹ sư làm việc với biến đổi Fourier, ODE solvers, xử lý tín hiệu và xử lý ảnh, ...


NumPy arrays được dùng như một cấu trúc dữ liệu cơ bản của SciPy. Tất cả các chức năng cung cấp bởi các module con của SciPy cũng có tài liệu rất tốt. Do đó, rất dễ dàng để bắt đầu với thư viện máy học này.


Điểm nổi bật của thư viện SciPy:

• Dễ xử lý các hoạt động toán học

• Cung cấp giải pháp hiệu quả cho tích phân, nội suy, tối ưu hóa, ...

• Hỗ trợ xử lý tín hiệu

#5 Scikit-Learn

• Mục đích chính: Dành cho Phân tích và Khai phá dữ liệu

• Mục đích phụ: None

Được coi là một trong những thư viện Python tốt nhất để làm việc với dữ liệu phức tạp, Scikit-Learn được xây dựng dựa trên các thư viện Matplotlib, NumPy và SciPy.


Thư viện học máy này có những tính năng đơn giản đơn giản nhưng hiệu quả để hoàn thành các nhiệm vụ phân tích và khai phá dữ liệu.


Scikit-Learn là một trong những thư viện Python phát triển nhanh nhất.


Một sửa đổi quan trọng khác được thực hiện cho các phiên bản mới nhất của Scikit-Learn là tính năng xác thực chéo, cho phép sử dụng nhiều hơn một số liệu.


Scikit-Learn có một số thuật toán để thực hiện các nhiệm vụ khai thác dữ liệu và học máy, đáng chú ý là phân loại, phân cụm, lựa chọn mô hình, reduce và hồi quy.


Điểm nổi bật của Scikit-Learn:

• Khả năng trích xuất các đặc trưng từ hình ảnh và văn bản

• Tái sử dụng trong một số hoàn cảnh

• Một số phương thức để kiểm tra tính chính xác của các mô hình được giám sát trên dữ liệu chưa thấy

• Một loạt các thuật toán, bao gồm phân cụm, phân tích nhân tố, phân tích thành phần chính cho các mạng thần kinh không giám sát

#6 TensorFlow

• Mục đích chính: Phát triển, đào tạo và thiết kế các mô hình học sâu (Deep Learning)

• Mục đích phụ: Thực hiện tính toán số

Bất kỳ ai dù chưa tham gia vào các dự án học máy sử dụng Python, ít nhất cũng đã nghe nói về TensorFlow.


TensorFlow được phát triển bởi Google, nó là một thư viện toán học mã nguồn mở sử dụng để tính toán số bằng các biểu đồ luồng dữ liệu.


TensorFlow có một kiến ​​trúc linh hoạt. Nó cho phép các lập trình viên Python triển khai tính toán cho một hoặc nhiều CPU hoặc GPU trong máy tính để bàn, thiết bị di động hoặc máy chủ mà không cần phải viết lại code. Tất cả các thư viện được tạo trong TensorFlow được viết bằng C và C ++.


Các sản phẩm Google được sử dụng rộng rãi như Google Photos và Google Voice Search cũng được xây dựng bằng TensorFlow.

Điểm nổi bật của TensorFlow:

• Cho phép đào tạo nhiều mạng thần kinh và nhiều GPU, giúp các mô hình trở nên rất hiệu quả cho các hệ thống quy mô lớn.

• Dễ dàng huấn luyện trên CPU và GPU để tính toán phân tán

• TensorFlow cung cấp tùy chọn lấy ra những phần bạn muốn và để lại mà bạn không muốn

• Hỗ trợ rất tốt

• Không giống như các thư viện Python dành cho khoa học dữ liệu khác, TensorFlow đơn giản hóa quá trình trực quan hóa từng phần của biểu đồ.

#7 Keras

• Mục đích chính: Phát triển và đào tạo các mô hình học sâu, nghiên cứu học sâu.

• Mục đích phụ: Làm việc với dữ liệu hình ảnh và văn bản

Được coi là một trong những thư viện Python học máy tuyệt vời nhất, Keras cung cấp một cơ chế dễ dàng hơn để thể hiện các mạng thần kinh. Nó cũng có các tiện ích rất tốt để biên dịch mô hình, xử lý bộ dữ liệu, hiển thị biểu đồ...


Keras được viết bằng Python và có khả năng chạy trên CNTK, TensorFlow và Theano. Nó được phát triển với trọng tâm chính là cho phép thử nghiệm nhanh. Tất cả các mô hình Keras đều di động.


So với các thư viện học máy Python khác, Keras chậm hơn. 


Tuy nhiên, Keras có tính hàm ý cao và linh hoạt phù hợp để thực hiện nghiên cứu sáng tạo.


Điểm nổi bật của thư viện Keras:

• Hoàn toàn dựa trên Python giúp dễ dàng debug và tìm hiểu

• Module tự nhiên

• Các mô hình mạng thần kinh có thể được kết hợp để phát triển các mô hình phức tạp hơn

• Chạy mượt mà trên cả CPU và GPU

• Hỗ trợ hầu hết tất cả các mô hình của một mạng thần kinh, bao gồm tích chập, nhúng, kết nối đầy đủ, gộp chung và hồi quy

#8 Seaborn

• Mục đích chính: Trực quan hóa dữ liệu, đồ họa thống kê trong Python

• Mục đích phụ: None

Về cơ bản Seaborn là một thư viện trực quan hóa dữ liệu cho Python, nó được xây dựng trên thư viện Matplotlib.


Ngoài ra, nó được tích hợp chặt chẽ với các cấu trúc dữ liệu của Pandas. Thư viện trực quan hóa dữ liệu Python này cung cấp interface cấp cao để vẽ các biểu đồ thống kê hấp dẫn cũng như trình bày thông tin có ý nghĩa.


Mục đích chính của Seaborn là làm cho trực quan hóa trở thành một phần quan trọng trong việc khám phá và hiểu dữ liệu.


Các hàm vẽ biểu đồ hướng dữ liệu của nó hoạt động trên các mảng và khung dữ liệu chứa toàn bộ bộ dữ liệu.


Đây là thư viện lý tưởng để kiểm tra mối quan hệ giữa nhiều biến.


Seaborn thực hiện tất cả các ánh xạ ngữ nghĩa và tổng hợp thống kê quan trọng để tạo ra các lô thông tin. Nó cũng có các công cụ để chọn trong số các bảng màu hỗ trợ hiển thị các mẫu trong bộ dữ liệu.


Điểm nổi bật của Seaborn:

• Ước tính tự động cũng như vẽ đồ thị của mô hình hồi quy tuyến tính

• Giúp nhìn thấy cấu trúc tổng thể của các bộ dữ liệu phức tạp

• Dễ dàng xây dựng trực quan hóa dữ liệu phức tạp bằng cách sử dụng trừu tượng hóa mức cao để cấu trúc nhiều ô lưới

• Tùy chọn để hiển thị phân phối bivariate hoặc univariate

• Hỗ trợ chuyên biệt để sử dụng các biến phân loại

#9 NTLK

• Mục đích chính: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

• Mục đích phụ: Ngôn ngữ học thực nghiệm, truy xuất thông tin, học máy

Một sự thu hẹp cho Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên, NLTK là một bộ thư viện để thực hiện NLP tượng trưng và thống kê trong Python. Thư viện Python này bao gồm các trình diễn đồ họa cũng như dữ liệu mẫu.


Ngoài việc được sử dụng như một nền tảng để tạo mẫu và xây dựng các hệ thống nghiên cứu, NLTK đã được áp dụng rộng rãi để phục vụ như một công cụ giảng dạy và như một công cụ nghiên cứu cá nhân.


NLTK cung cấp hỗ trợ để phân loại, phân tích cú pháp, suy luận ngữ nghĩa, gắn thẻ...


Điểm nổi bật của NLTK:

• Đi kèm với một tagger một phần của bài phát biểu

• N-gram và collocations

• Nhận dạng thực thể được đặt tên

• Hỗ trợ phân tích từ vựng

#10 Gemsim

• Mục đích chính: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mô hình không giám sát, lập chỉ mục tài liệu

• Mục đích phụ: Lấy thông tin

Sử dụng máy học thống kê hiện đại, Gensim có thể được sử dụng để hoàn thành xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các nhiệm vụ mô hình hóa chủ đề không giám sát. Ngoài Python, thư viện NLP có thể được triển khai trong Cython để tăng cường hiệu năng và khả năng mở rộng.


Gensim được phát triển đặc biệt để xử lý các tập văn bản lớn hoặc khối bằng phương pháp truyền dữ liệu và thuật toán trực tuyến gia tăng. Đặc điểm nổi bật nhất của Gensim là không giống như những người cùng thời, nó không chỉ nhắm mục tiêu xử lý trong bộ nhớ.


Điểm nổi bật của Gensim:

• Truyền trực tiếp triển khai song song các thuật toán doc2vec, fastText và word2vec

• Hỗ trợ phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn, hệ số ma trận không âm, dự đoán ngẫu nhiên, tf-idf ...

Tóm lại về 10 thư viện Data Science tốt nhất.

Trên đây là danh sách 10 thư viện Khoa học dữ liệu hàng đầu của Python.


Ngoài ra, các thư viện mới hơn của Python cũng đang được phát triển rất tích cực.


Việc sử dụng các thư viện này vào dự án sẽ giúp dự án của bạn áp dụng được tiến bộ mới nhất, rút ngắn thời gian triển khai và tốt hơn.


Thậm chi để hoàn thành các dự án khoa học dữ liệu nhỏ có thể chỉ cần một thư viện khoa học dữ liệu Python duy nhất.


Tuy nhiên, để sử dụng tốt các thư viện này yêu cầu phải nắm vững về ngôn ngữ Python cũng như một chút mày mò tìm hiểu.


Nếu bạn muốn tham gia lĩnh vực Khoa học dữ liệu, hay chỉ đơn giản là áp dụng một phần vào dự án của mình thì...

• Xem ngay: KHÓA HỌC PYTHON tại NIIT - ICT Hà Nội. Học là làm việc trực tiếp với chuyên gia doanh nghiệp trong trong 4 tháng.

Chúc bạn học tốt!

---