Các mô-đun tích hợp hữu ích của Python
Các gói Python cung cấp một cách hiệu quả và thân thiện với người mới bắt đầu để giải quyết các vấn đề phức tạp trong tính toán khoa học, trực quan hóa dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu và nhiều lĩnh vực khác. Cùng xem lại các gói Python phổ biến nhất năm 2021 dành cho nhà phân tích và phát triển dữ liệu Show
Với sự phát triển của khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, Python trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất. Nó được ưa thích bởi các tổ chức hàng đầu, bao gồm Netflix, Uber, IBM, AstraZeneca, NASA và CIA. Và Python không giới hạn trong khoa học dữ liệu và AI; Python có một số tính năng chính khiến nó trở nên phổ biến. nó thân thiện với người mới bắt đầu, hỗ trợ nhiều con đường sự nghiệp và có một cộng đồng thân thiện. Tuy nhiên, một trong những lý do chính để học Python là hệ sinh thái phong phú và đa dạng của ngôn ngữ này. Hãy nghĩ về bất kỳ nhiệm vụ ngẫu nhiên nào và rất có thể Python có một mô-đun hoặc gói có thể giúp công việc của bạn hiệu quả hơn nhiều Gói Python là gì?Các nhiệm vụ phức tạp được giải quyết tốt hơn từng bước, từng nhiệm vụ một. Đó là lý do tại sao các lập trình viên tạo và sử dụng các mô-đun hoặc bộ mã liên quan được lưu trong các tệp riêng biệt và nhằm giải quyết các nhiệm vụ cụ thể Khi bạn có nhiều mô-đun khác nhau, chắc chắn bạn sẽ muốn nhóm và sắp xếp chúng. Gói Python là một thư mục của một tập hợp các mô-đun. Giống như bạn sắp xếp các tệp máy tính của mình thành các thư mục và thư mục con, bạn có thể sắp xếp các mô-đun thành các gói và gói con Mỗi gói phải chứa một tệp có tên Đây là một ví dụ về gói import numpy as np x = np.arange(0,100) y = x*2 z = x**20 và import numpy as np x = np.arange(0,100) y = x*2 z = x**21 Để truy cập mã từ gói Python, bạn có thể nhập toàn bộ gói hoặc các mô-đun và gói con cụ thể của gói đó Ví dụ: để có quyền truy cập vào mã được xác định trong import numpy as np x = np.arange(0,100) y = x*2 z = x**22, bạn có thể
Bạn không nhất thiết phải tạo các gói Python của riêng mình để tận hưởng những lợi ích của công cụ này. Có nhiều gói tích hợp và bên thứ ba mà bạn có thể sử dụng trong công việc của mình. Cùng điểm lại các package Python phổ biến nhất năm 2021 10 gói Python hàng đầu năm 2021Các gói Python hợp lý hóa nhiều quy trình quan trọng, như phân tích và trực quan hóa dữ liệu, xây dựng mô hình học máy, thu thập dữ liệu phi cấu trúc từ web và xử lý thông tin hình ảnh và văn bản một cách hiệu quả. Dưới đây là một số gói Python quan trọng nhất năm 2021 1. NumPyNumPy là công cụ chính để tính toán khoa học bằng Python. Nó kết hợp tính linh hoạt và đơn giản của Python với tốc độ của các ngôn ngữ như C và FortranNumPy được sử dụng cho
Với NumPy, bạn sẽ có được sức mạnh tính toán của mã được biên dịch, trong khi sử dụng cú pháp Python có thể truy cập. Không có gì ngạc nhiên khi có một hệ sinh thái khổng lồ gồm các gói và thư viện Python dựa trên sức mạnh của NumPy. Chúng bao gồm các gói phổ biến như gấu trúc, Seaborn, SciPy, OpenCV và các gói khác 2. gấu trúcNếu bạn làm việc với dữ liệu dạng bảng, chuỗi thời gian hoặc ma trận, pandas là gói Python dành cho bạn. Nó được biết đến như một công cụ nhanh chóng, hiệu quả và dễ sử dụng để phân tích và thao tác dữ liệu. Nó hoạt động với các đối tượng khung dữ liệu; . Khung dữ liệu có hàng và cột giống như bảng cơ sở dữ liệu hoặc bảng tính Excel Trong số những thứ khác, gấu trúc có thể được sử dụng cho
Nếu bạn muốn tìm hiểu cách sử dụng khung dữ liệu trong gấu trúc và cách tính toán số liệu thống kê mô tả bằng các hàm thống kê cơ bản của nó, hãy cân nhắc tham gia khóa học Python tương tác cho Khoa học dữ liệu này 3. MatplotlibMatplotlib là thư viện khám phá và trực quan hóa dữ liệu phổ biến nhất. Bạn có thể sử dụng nó để tạo các biểu đồ cơ bản như biểu đồ đường, biểu đồ, biểu đồ phân tán, biểu đồ thanh và biểu đồ hình tròn. Bạn cũng có thể tạo các hình ảnh động và tương tác với thư viện này. Matplotlib là nền tảng của mọi thư viện trực quan hóa khác Thư viện cung cấp rất nhiều tính linh hoạt liên quan đến các ô định dạng và kiểu dáng. Bạn có thể tự do lựa chọn cách hiển thị nhãn, lưới, chú thích, v.v. Tuy nhiên, để tạo các biểu đồ phức tạp và hấp dẫn trực quan, bạn sẽ cần viết khá nhiều mã Ví dụ: giả sử chúng ta muốn vẽ hai biểu đồ đường. y = 2x và z = x2, với x thuộc khoảng [0; Trước tiên, chúng tôi sẽ tính toán các biến này bằng NumPy import numpy as np x = np.arange(0,100) y = x*2 z = x**2 Sau đó, chúng tôi sử dụng Matplotlib để tạo hai ô con cho hai chức năng và tùy chỉnh định dạng và kiểu của chúng import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.show() fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(12,2)) axes[0].plot(x,y, color="green", lw=3) axes[0].set_xlabel('x') axes[0].set_ylabel('y') axes[1].plot(x,z, color="blue", lw=2, ls='--') axes[1].set_xlabel('x') axes[1].set_ylabel('z') Như bạn có thể thấy, cú pháp Matplotlib cho phép bạn có một số ô con trong một ô, đặt bất kỳ nhãn nào, chọn màu đường, chiều rộng, kiểu, v.v. Tuy nhiên, mọi hành động đều yêu cầu mã bổ sung và việc tạo cốt truyện hấp dẫn trực quan có thể trở thành một nhiệm vụ rất tẻ nhạt và tốn thời gian. Tùy thuộc vào nhiệm vụ của bạn, bạn có thể thấy hiệu quả hơn khi sử dụng gói trực quan hóa khác Tìm hiểu kiến thức cơ bản về trực quan hóa dữ liệu bằng Python với khóa học Giới thiệu về Python cho Khoa học dữ liệu. Bạn sẽ học cách tạo trực quan hóa dữ liệu đơn giản với matplotlib 4. sinh ra biểnSeaborn là một giao diện cấp cao để vẽ đồ họa thống kê hấp dẫn chỉ với một vài dòng mã. Hãy xem nó hoạt động Chúng tôi sẽ sử dụng bộ dữ liệu hoa iris nổi tiếng trong ví dụ của chúng tôi. Đối với những người không quen thuộc với nó, tập dữ liệu này bao gồm bốn tính năng – chiều dài và chiều rộng của đài hoa và cánh hoa – cho ba loài iris (Iris setosa, Iris virginica và Iris versicolor). Chúng tôi muốn xem bốn tính năng này liên quan với nhau như thế nào tùy thuộc vào loài iris Đây là cách hàm import numpy as np x = np.arange(0,100) y = x*2 z = x**24 của seaborn giải quyết nhiệm vụ này. Lưu ý rằng bạn có thể tạo một cốt truyện phức tạp và hấp dẫn trực quan chỉ với ba dòng mã import seaborn as sns iris = sns.load_dataset('iris') sns.pairplot (iris, hue = 'species', palette = 'pastel') Lưu ý cách tất cả các nhãn, kiểu và chú giải đã được đặt tự động. Tương tự, bạn có thể dễ dàng tạo các bản đồ nhiệt phức tạp, sơ đồ vĩ cầm, sơ đồ chung, lưới nhiều ô và nhiều loại sơ đồ khác với thư viện này 5. scikit-họcBạn có muốn chạy hồi quy không? . Trong số những thứ khác, bạn có thể sử dụng scikit-learning để
scikit-learning làm cho máy học với Python có thể truy cập được đối với những người có kinh nghiệm lập trình tối thiểu. Chỉ với một vài dòng mã, bạn có thể lập mô hình dữ liệu của mình bằng các thuật toán như rừng ngẫu nhiên, máy vectơ hỗ trợ (SVM), phương tiện k, phân cụm quang phổ, v.v. 6. yêu cầuThư viện này được thiết kế để thực hiện các yêu cầu HTTP với Python phản hồi nhanh hơn và thân thiện với người dùng hơn. Phương thức JSON trực quan do Yêu cầu cung cấp giúp bạn tránh thêm các chuỗi truy vấn vào URL theo cách thủ công. Với Yêu cầu, bạn có thể
Gói này thực sự là một phước lành cho người mới bắt đầu và người dùng nâng cao, khiến nó trở thành một trong những gói Python được tải xuống nhiều nhất 7. urllib3urllib3 là một ứng dụng khách HTTP thân thiện với người dùng khác dành cho Python. Nó hiện là gói PyPi được tải xuống nhiều nhất và nó hỗ trợ các Yêu cầu và một số gói Python phổ biến khác. urllib3 cung cấp nhiều tính năng quan trọng còn thiếu trong các thư viện tiêu chuẩn
8. NLTKNatural Language Toolkit (NLTK) là một trong những nền tảng Python hàng đầu để xử lý dữ liệu ngôn ngữ. Nó là một tập hợp các thư viện và chương trình xử lý ngôn ngữ cung cấp bộ công cụ cho
NLTK là một công cụ hỗ trợ cho ngôn ngữ học tính toán trong Python. Nó được các nhà ngôn ngữ học, kỹ sư, nhà nghiên cứu và người dùng trong ngành đánh giá cao Nếu bạn chưa quen với việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bạn có thể hưởng lợi từ khóa học Làm việc với chuỗi trong Python, đây là một phần của khóa học Python dành cho Khoa học dữ liệu tương tác của chúng tôi 9. Cái gốiNếu bạn làm việc với dữ liệu hình ảnh, hãy đảm bảo kiểm tra gói Gối. Nó là một nhánh của PIL (Thư viện hình ảnh Python) được phát triển thành một công cụ hiệu quả và dễ sử dụng để thao tác hình ảnh trong Python Với Gối, bạn có thể
Đây là một công cụ xử lý hình ảnh tuyệt vời cho người mới bắt đầu và nó có khả năng xử lý hình ảnh khá mạnh mẽ 10. người khó tínhGói này cung cấp nhiều mô-đun để thử nghiệm mã mới, bao gồm các thử nghiệm đơn vị nhỏ và thử nghiệm chức năng phức tạp cho các ứng dụng và thư việnCú pháp đơn giản và bộ tính năng phong phú làm cho pytest trở thành một trong những gói Python được yêu thích nhất trong số các lập trình viên. Khung tự động hóa thử nghiệm này cung cấp
pytest là một công cụ tuyệt vời để cải thiện chương trình của bạn. Và các chương trình được thử nghiệm tốt là các chương trình tốt Đã đến năm 2021 – Đã đến lúc tìm hiểu các gói PythonNếu bạn đang xem xét việc học các gói Python, bạn nên bắt đầu bằng cách học ngôn ngữ đó. Điều này sẽ mang lại lợi thế cạnh tranh đáng kể trong thị trường việc làm. Lập trình viên, nhà phân tích dữ liệu, nhà tiếp thị, nhân viên văn phòng, nhà khoa học, bác sĩ và thậm chí cả nghệ sĩ có thể cải thiện công việc hàng ngày của họ với Python Để hiểu toàn diện về những điều cơ bản về Python cũng như kinh nghiệm với các trường hợp sử dụng trong thế giới thực, tôi khuyên bạn nên tham gia các bài học tương tác do LearnPython cung cấp. com Mô-đun tốt nhất trong Python là gì?5 mô-đun Python hàng đầu bạn nên biết vào năm 2023 . Tuyên bố "nhập khẩu" Câu lệnh “từ…nhập khẩu” Hàm “dir()”. Đọc các bài báo phổ biến về Khoa học dữ liệu của chúng tôi Các hàm globals() vàlocals(). Các kỹ năng khoa học dữ liệu hàng đầu cần học vào năm 2022 Hàm tải lại () Tôi nên cài đặt gói Python nào?10 gói Python hàng đầu mà mọi nhà phát triển nên tìm hiểu . #1 NumPy. Bạn có thể thực hiện các phép toán cơ bản mà không cần bất kỳ gói Python đặc biệt nào. . #2 Con lắc. . #3 Thư viện hình ảnh Python. . #4PhimPy. . #5 Yêu cầu. . #7 PyQt. . #9 Pywin32. . #10 Pytest Tại sao các mô-đun hữu ích trong Python?Mô-đun Python về cơ bản là một tệp tập lệnh python có thể chứa các biến, hàm và lớp. Các mô-đun Python giúp chúng tôi tổ chức mã của mình và sau đó tham chiếu chúng trong các lớp khác hoặc tập lệnh python .
Các gói sẵn có trong Python là gì?Hàm tích hợp trong Python . Cứu giúp. In trợ giúp cho một đối tượng. . người dân địa phương. Hiển thị bảng ký hiệu cục bộ, rất hữu ích để gỡ lỗi các biến phạm vi. . Danh sách + Phạm vi. . Bản đồ + Bộ lọc. . divmod. . Sắp xếp + Liệt kê. . Chuyển đổi số nguyên thành byte. . Đếm số lần xuất hiện của một mục trong danh sách |