Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến và mạnh mẽ được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau. Một trong những lợi thế lớn của Python là sự phong phú của các thư viện và mô-đun có sẵn. Các thư viện này giúp cho việc lập trình dễ dàng và hiệu quả hơn bằng cách cung cấp các công cụ và chức năng mạnh mẽ.
Dưới đây là danh sách 20 thư viện Python tốt nhất mà bạn nên biết và hướng dẫn cài đặt chi tiết.
1. Thư viện (libraries) trong Python là gì?
Thư viện trong Python, hay thường được gọi là mô-đun trong Python, có nghĩa là thư viện trong Python mà chúng ta thường biết. Tất cả chúng đều chứa "sách" có giá trị thông tin, nhưng trong Python, bạn sẽ truy cập vào các mô-đun đã xuất và áp dụng chúng vào quá trình viết mã của chúng tôi, thay vì sách, chúng ta làm một số việc đơn giản nhưng tốn thời gian cho chúng ta, có thể hiểu đơn giản là việc sử dụng chúng như một chức năng xử lý.
2. Phân loại thư viện trong Python theo từng ngành nghề
2.1. Thư viện trong python cho ngành khoa học dữ liệu và thuật toán
Numpy trong python - Xử lý mảng đa chiều, ma trận
Numpy trong python là một gói xử lý Python phổ biến. NumPy làm phong phú thêm ngôn ngữ lập trình Python với các cấu trúc dữ liệu mạnh mẽ để tính toán các mảng và ma trận đa chiều một cách hiệu quả. Numpy trong python không chỉ là một gói phần mềm mô-đun để xử lý mảng mà còn cung cấp khả năng quản lý mảng tuyệt vời. Nhanh chóng, tuyệt vời và hiệu quả là kinh nghiệm của tôi khi sử dụng Numpy.
Những tính năng của Numpy trong python:
- Numpy trong python là một mô-đun mở rộng mã nguồn mở cho Python, cung cấp các hàm biên dịch nhanh cho các phép toán và số, ngay cả đối với các ma trận và mảng có lượng lớn dữ liệu. Ngoài ra, các mô-đun này còn cung cấp một thư viện hàm toán học bậc cao quy mô lớn, có thể thao tác trên ma trận và mảng một cách dễ dàng và thuận tiện.
- Numpy cung cấp các mảng được che cùng lúc với các mảng ban đầu. Nó cũng có các chức năng như hình dạng logic hoạt động, biến đổi Fourier rời rạc và đại số tuyến tính tổng quát.
- Mỗi khi các đặc tính của bất kỳ mảng N chiều nào bị thay đổi, Numpy sẽ tạo một mảng mới cho mảng và xóa mảng cũ.
- Gói mô-đun này cung cấp các công cụ hữu ích để tích hợp với các ngôn ngữ lập trình khác. Chẳng hạn như C, C++, và ngôn ngữ lập trình Fortran.
- Numpy cung cấp các chức năng tương đương với MATLAB. Cả hai đều cho phép người dùng thao tác nhanh hơn.
Link tải thư viện Numpy trong Python
Scipy - Thuật toán và công cụ toán học
SciPy là viết tắt của Science Python, là thư viện mã nguồn mở hoàn toàn miễn phí, cung cấp các thuật toán và công cụ toán học cho Python. Ngoài ra, nó rất thích hợp cho việc học máy. Tuy nhiên, không chỉ những điều này làm cho SciPy trở nên khác biệt mà nó còn rất phổ biến trong việc xử lý hình ảnh.
Với SciPy, bạn có thể thực hiện được nhiều điều đáng kinh ngạc trong một nốt nhạc, ví dụ như thao tác với ma trận rất đơn giản (nếu bạn đang học đại số thì có thể dùng SciPy để kiểm tra xem bạn nhân ma trận với 4 × 4 có đúng không), vẽ sơ đồ, tạo mô hình tính toán, mô phỏng các hoạt động giao tiếp giữa các host trong mạng, v.v.
Một số khả năng của SciPy:
- SciPy cung cấp khá nhiều module tính toán từ đại số tuyến tính, tích phân, vi phân, nội suy đến xử lý ảnh, fourier transform, v.v.
- Nó sử dụng tốt nhất các mảng Numpy cho các cấu trúc dữ liệu chung. Trên thực tế, Numpy là một phần tích hợp của Scipy.
- SciPy có thể xử lý đa thức 1D theo hai cách. Cho dù bạn có thể sử dụng lớp poly1d từ numpy hoặc bạn có thể sử dụng các mảng co-efficient để thực hiện công việc.
- SciPy cấp cao không chỉ chứa numpy mà còn được tích hợp thêm numpy.lib.scimath. Nhưng sẽ tốt hơn nếu sử dụng từ nguồn của numpy.
- Chức năng của nó tương tự như MathLab, Octave, Scilab, R, nhưng nó được sử dụng khá rộng rãi do có hệ thống thư viện tính toán mạnh, ngôn ngữ Python rõ ràng, dễ hiểu, gần gũi với ngôn ngữ tự nhiên, mã nguồn mở và cộng đồng đang dần lớn mạnh từng ngày.
Link tải thư viện SciPy trong Python
Matplotlib - Vẽ đồ thị 2D
Matplotlib là một thư viện trong python sử dụng Python Script để giúp chúng ta tạo ra các đồ thị 2D thường được ứng dụng trong toán học và khoa học dữ liệu. Thư viện này có hỗ trợ tạo nhiều giao điểm giữa hai trục số trong cùng một lúc. Bên cạnh đó, chúng ta cũng có thể dùng Matplotlib để thao tác trực tiếp đến các đặc điểm khác nhau của đồ thị.
Những khả năng của Matplotlib:
- Matplotlib có thể tạo ra những đồ thị chất lượng và xuất ra một cách dễ dàng và thuận tiện, hoàn toàn đáp ứng nhu cầu của mọi ngành học. Các đồ thị được tạo ra bằng Matplotlib có sẵn bản sao cứng trên các nền tảng tương tác khác nhau.
- Bạn có thể dùng Matplotlib với nhiều bộ công cụ như Python Scripts, IPython Shells, Jupyter Notebook, và nhiều công cụ khác.
- Một số thư viện của bên thứ ba có thể được tích hợp với các ứng dụng Matplotlib. Chẳng hạn như seaborn, ggplot, và các bộ công cụ chiếu xạ, mapping khác như basemap.
- Một cộng đồng các nhà phát triển tích cực luôn sẵn sàng trợ giúp bạn với bất kỳ thắc mắc nào của bạn với Matplotlib. Sự đóng góp của họ cho Matplotlib là rất đáng khen ngợi.
- Ngoài ra, bạn còn có thể theo dõi bất kỳ lỗi nào phát sinh trong quá trình coding, các bản vá mới, đồng thời còn có thể đóng góp các tính năng mới tại GitHub. Đó là một trang chính thức để nêu ra các vấn đề liên quan đến Matplotlib và cùng giải quyết chúng.
Link tải thư viện Matplotlib trong Python
Pandas - Gói phần mềm Python
Pandas là một gói phần mềm của Python. Nếu muốn trở thành một data scientist, bạn bắt buộc phải học Pandas, nó được viết chuyên dụng cho Python. Pandas mang lại hiệu suất cao cho các dự án, bởi tính trực quan, tốc độ và mô hình trực quan hóa cấu trúc dữ liệu của nó. Bạn có thể dễ dàng thao tác với bất kỳ loại dữ liệu nào như - dữ liệu định lượng hoặc chuỗi thời gian với gói tuyệt vời này.
Những khả năng của Pandas:
- Pandas cung cấp cho bạn nhiều Series và DataFrames. Cho phép bạn có thể tổ chức, đi sâu, trình bày, và thao tác với dữ liệu.
- Căn chỉnh và lập chỉ mục thông minh có trong Pandas, nhờ đó mà bạn sẽ có một hệ thống tổ chức và dán nhãn dữ liệu gần như hoàn hảo.
- Pandas có một số tính năng đặc biệt cho phép bạn xử lý dữ liệu hoặc giá trị bị thiếu bằng một biện pháp thích hợp.
- Cú pháp của nó đơn giản đến mức ngay cả những người thiếu hoặc không có kiến thức cơ bản về lập trình cũng có thể dễ dàng làm việc với nó.
- Nó cung cấp một bộ sưu tập các công cụ tích hợp cho phép bạn cả đọc và ghi dữ liệu trong các dịch vụ web, cấu trúc dữ liệu và cơ sở dữ liệu khác nhau.
- Pandas có thể hỗ trợ JSON, Excel, CSV, HDF5 và nhiều định dạng khác. Trên thực tế, bạn có thể hợp nhất các cơ sở dữ liệu khác nhau cùng một lúc với Pandas.
Link tải thư viện Pandas trong Python
Sympy
SymPy có thể làm các phép tính đại số, tích phân, vi phân, mã trận, hàm mũ, số phức, đơn giản hóa đa thức...
Link tải thư viện Sympy trong Python
2.2 Thư viện trong python cho máy học và học sâu, trí tuệ nhân tạo
Keras - Deep Learning
Đối với những ai muốn học về Deep Learning, hay Deep Neural Network (Học sâu và Mạng thần kinh sâu). Keras sẽ là một lựa chọn tốt. Keras là một thư viện về mạng thần kinh sâu mã nguồn mở được viết bằng Python. Keras cung cấp một quyền kiểm tra hiệu quả trên các mạng chi tiết. Quả thật Keras rất ấn tượng với cấu trúc mô-đun và độ thân thiện với người dùng của nó, điều này đã được rất nhiều developer xác thực.
Những khả năng của Keras:
- Keras là một thư viện trong python mạnh mẽ. Nó có khả năng chạy trên Bộ công cụ nhận thức của Microsoft (Microsoft Cognitive Toolkit), PaidML, TensorFlow và các nền tảng khác.
- Thư viện trong python này có nhiều cách triển khai từ các khối hình thành mạng nơ-ron - chức năng, lớp, trình tối ưu hóa, các đối tượng và những thứ khác.
- Keras cũng có nhiều công cụ hữu ích cho phép bạn làm việc với các hình ảnh và văn bản khác nhau một cách dễ dàng.
- Nó không chỉ hỗ trợ mạng nơ-ron mà còn cung cấp một môi trường hỗ trợ đầy đủ cho các mạng nơ-ron tích hợp và tái hiện.
- Sử dụng Keras, bạn có thể xây dựng các mô hình sâu cho điện thoại thông minh - cả Android và iOS hoặc cả Java Virtual Machine.
TensorFlow - Machine Learning
TensorFlow là một thư viện miễn phí mã nguồn mở dành cho machine learning (học máy). Nó rất dễ dàng để học và sử dụng, bên cạnh đó nó
