Thư viện Python là như những bó sách có sẵn, phục vụ cho quá trình lập trình. Tuy nhiên, thay vì sách, bạn sẽ tìm thấy các mô-đun áp dụng trong công việc của mình. Công việc của bạn sẽ dễ dàng hơn nếu bạn tận dụng các thư viện Python phổ biến. Vậy, hãy cùng tìm hiểu về những thư viện đó!
1. Plotly
Thư viện Plotly là một công cụ trực quan hóa dữ liệu dựa trên web và cung cấp nhiều đồ họa hữu ích. Bạn có thể tìm thấy chúng trên trang web http://Plot.ly. Thư viện này hoạt động tốt trong các ứng dụng web tương tác. Những người tạo ra Plotly liên tục mở rộng thư viện với đồ họa và tính năng mới để hỗ trợ nhiều chế độ xem, hiệu ứng hoạt hình và tích hợp thông qua âm thanh.
2. Seaborn
Seaborn là thư viện trực quan hóa dữ liệu dựa trên Matplotlib và rất hữu ích cho các ứng dụng học máy Python. Nó hỗ trợ trực quan hóa mô hình thống kê, bản đồ nhiệt, và các loại biểu đồ khác dùng để tóm tắt dữ liệu và mô tả phân phối tổng thể. Seaborn cung cấp bộ sưu tập hình ảnh trực quan phong phú bao gồm chuỗi thời gian, biểu đồ chung và sơ đồ violin.
3. Matplotlib
Matplotlib là một thư viện tiêu chuẩn trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, giúp tạo ra các biểu đồ và đồ thị hai chiều. Đây là một thư viện vô cùng hữu ích trong các dự án khoa học dữ liệu, vì nó cung cấp một API hướng đối tượng để nhúng các biểu đồ vào ứng dụng. Matplotlib cho phép bạn cạnh tranh với các công cụ khoa học như MatLab hoặc Mathematica. Tuy nhiên, bạn cần viết nhiều mã hơn bình thường để tạo ra các hình ảnh trực quan nâng cao.
4. Pydot
Pydot là một thư viện giúp tạo ra các đồ thị có định hướng và không có định hướng. Nó hoạt động như một giao diện cho Graphviz và rất hữu ích khi bạn phát triển các thuật toán dựa trên mạng nơ-ron và cây quyết định.
5. Bokeh
Bokeh là một thư viện tuyệt vời để tạo ra các hình ảnh trực quan tương tác và có thể mở rộng bên trong các trình duyệt bằng cách sử dụng các widget JavaScript. Đây là một công cụ độc lập với Matplotlib và tập trung vào tính tương tác và trình bày trực quan thông qua các trình duyệt hiện đại. Bokeh cung cấp một loạt các biểu đồ, khả năng tương tác và kiểu dáng.
6. Pandas
Pandas là một thư viện được thiết kế để làm việc với dữ liệu có nhãn và có quan hệ một cách trực quan. Nó dựa trên hai cấu trúc dữ liệu chính là "Series" (giống như danh sách các mục) và "DataFrame" (giống như một bảng có nhiều cột). Pandas cho phép bạn chuyển đổi cấu trúc dữ liệu, xử lý dữ liệu bị thiếu và thực hiện các thao tác trên DataFrame, cũng như trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ và hộp đồ.
7. TensorFlow
TensorFlow là một framework Python phổ biến trong lĩnh vực 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 và giọng nói. TensorFlow giúp làm việc với các mạng nơ-ron nhân tạo cần xử lý nhiều dữ liệu. Ngoài ra, TensorFlow còn có các trình trợ giúp khác như tflearn, tf-slim và skflow.
8. 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. Keras tận dụng các gói khác như Theano hoặc TensorFlow. Một lựa chọn tuyệt vời nếu bạn muốn thử nghiệm nhanh chóng bằng cách sử dụng các hệ thống nhỏ gọn và thiết kế tối giản.
9. SciKit-Learn
SciKit-Learn là một tiêu chuẩn công nghiệp cho các dự án khoa học dữ liệu dựa trên Python. Thư viện này sử dụng các phép toán của SciPy và cung cấp các giao diện ngắn gọn cho các thuật toán máy học phổ biến. Các chuyên gia học dữ liệu sử dụng SciKit-Learn để xử lý các tác vụ máy học và khai thác dữ liệu như phân cụm, hồi quy, lựa chọn mô hình, giảm kích thước và phân loại.
10. 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 này cung cấp các tính năng tiện dụng để thao tác trên mảng và ma trận trong Python. NumPy 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 dễ dàng hơn.
Hy vọng rằng bài viết này đã giúp bạn hiểu rõ hơn về những thư viện Python phổ biến trong việc trực quan hóa dữ liệu. Hãy tận dụng chúng để cải thiện công việc của mình!
