Chọn một ngôn ngữ lập trình có thể giải quyết hiệu quả các vấn đề hàng ngày là rất quan trọng trong thời đại hiện nay, nơi công nghệ mới đang ngày càng trở nên quan trọng trong mọi mặt của cuộc sống chúng ta. Python là một minh họa cho loại ngôn ngữ lập trình này. Mức độ phổ biến của Python đã tăng lên đáng kể trong những năm gần đây; . Sự phổ biến của Python bắt nguồn từ số lượng lớn thư viện mà nó cung cấp. Chúng tôi hy vọng sẽ dạy cho người đọc các thư viện Python được sử dụng nhiều nhất và cách chúng được sử dụng trong thế giới ngày nay thông qua hướng dẫn này
Thư viện là gì?
Python đã tạo một số thư viện nguồn mở, mỗi thư viện có nguồn gốc. Thư viện là tập hợp các tập lệnh mã được hợp nhất ban đầu có thể được sử dụng lặp đi lặp lại để tiết kiệm thời gian. Nó tương tự như một thư viện vật lý ở chỗ nó chứa các tài nguyên có thể tái sử dụng, đúng như tên gọi của nó
Thư viện Python cũng là một nhóm các mô-đun được kết nối với nhau. Nó chứa các gói mã có thể được sử dụng lại trong nhiều chương trình khác nhau. Nó đơn giản hóa và tạo điều kiện lập trình Python cho các lập trình viên. Bởi vì sau đó chúng ta sẽ không phải viết cùng một mã cho các chương trình khác nhau. Học máy, khoa học máy tính, trực quan hóa dữ liệu và các lĩnh vực khác phụ thuộc rất nhiều vào thư viện Python
Thư viện Python hoạt động như thế nào?
Thư viện Python chỉ đơn thuần là một loạt các tập lệnh mã hoặc mô-đun mã mà chúng ta có thể sử dụng trong một chương trình cho các hoạt động cụ thể, như đã nêu ở trên. Chúng tôi sử dụng các thư viện để không phải viết lại mã đã được viết trong chương trình của chúng tôi. Tuy nhiên, đây là cách nó hoạt động. Các file thư viện có phần mở rộng là DLL trong môi trường MS Windows [Dynamic Load Libraries]. Khi chúng tôi nhập thư viện vào chương trình của mình và chạy nó, trình liên kết sẽ tự động tìm kiếm thư viện đó. Nó trích xuất các chức năng của thư viện và sau đó diễn giải chương trình cho phù hợp. Đây là cách chúng tôi sử dụng các phương thức thư viện trong chương trình của mình. Chúng tôi sẽ xem xét cách chúng tôi tích hợp các thư viện vào các chương trình Python của mình một cách chi tiết hơn ở phần sau
Thư viện tiêu chuẩn của Python
Cú pháp, ngữ nghĩa và mã thông báo của Python đều có trong Thư viện chuẩn Python. Nó đi kèm với các mô-đun tích hợp cho phép người dùng truy cập vào các chức năng cơ bản như I/O và một vài mô-đun thiết yếu khác. Hầu hết các thư viện Python được viết bằng ngôn ngữ C. Có hơn 200 mô-đun lõi trong thư viện chuẩn Python. Python là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ vì tất cả những yếu tố này. Thư viện chuẩn Python cực kỳ quan trọng. Các lập trình viên sẽ không thể sử dụng các tính năng của Python trừ khi họ có nó. Ngoài ra, Python có một số thư viện giúp cuộc sống của lập trình viên dễ dàng hơn. Hãy để chúng tôi nghiên cứu một số thư viện phổ biến nhất
Matplotlib
Việc vẽ đồ thị của dữ liệu số là trách nhiệm của thư viện này. Chính vì lý do này mà nó được sử dụng trong phân tích dữ liệu. Đó là một thư viện mã nguồn mở vẽ các số liệu có độ nét cao như biểu đồ hình tròn, biểu đồ phân tán, biểu đồ hình hộp và đồ thị, trong số những thứ khác
NumPy
NumPy là một trong những gói Python nguồn mở được sử dụng rộng rãi nhất, tập trung vào tính toán khoa học và toán học. Nó có các hàm toán học tích hợp để tính toán thuận tiện và tạo điều kiện cho các ma trận lớn và dữ liệu đa chiều. Nó có thể được sử dụng cho nhiều thứ khác nhau, bao gồm cả đại số tuyến tính, như một vùng chứa N-chiều cho tất cả các loại dữ liệu. Đối tượng NumPy Array Python xác định một mảng N chiều với các hàng và cột. Một thời gian dài với điều này, nó có thể được sử dụng như một trình tạo số ngẫu nhiên
Trong Python, NumPy được khuyên dùng trong danh sách vì nó sử dụng ít bộ nhớ hơn, nhanh hơn và thuận tiện hơn
Hình ảnh, sóng âm thanh và các luồng thô nhị phân khác có thể được biểu diễn dưới dạng một mảng giá trị thực đa chiều bằng cách sử dụng giao diện NumPy để trực quan hóa. Các nhà phát triển full-stack phải quen thuộc với Numpy để sử dụng thư viện máy học này
gấu trúc
Pandas là một thư viện nguồn mở được cấp phép theo Phân phối phần mềm Berkeley [BSD]. Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, thư viện nổi tiếng này được sử dụng rộng rãi. Chúng chủ yếu được sử dụng để phân tích, thao tác và làm sạch dữ liệu, trong số những thứ khác. Pandas cho phép chúng tôi thực hiện mô hình hóa và phân tích dữ liệu đơn giản mà không cần phải chuyển đổi sang ngôn ngữ khác như R
khoa học viễn tưởng
scipy là một thư viện Python. Nó là một thư viện nguồn mở, được thiết kế đặc biệt cho tính toán khoa học, xử lý thông tin và tính toán cấp cao. Một số lượng lớn các phương thức và chức năng thân thiện với người dùng để tính toán nhanh chóng và thuận tiện được bao gồm trong thư viện. scipy có thể được sử dụng để tính toán cùng với NumPy
Cụm, fftpack, hằng số, tích hợp, io, linalg, nội suy, ndimage, odr, tối ưu hóa, tín hiệu, không gian, đặc biệt, thưa thớt và thống kê chỉ là một vài trong số các gói con có sẵn trong SciPy
Scikit- học hỏi
Scikit-learning cũng là một thư viện máy học mã nguồn mở dựa trên Python. Cả quy trình học có giám sát và không giám sát đều có thể được sử dụng trong thư viện này. Các thuật toán phổ biến và các gói SciPy, NumPy và Matplotlib đều đã được tích hợp sẵn trong thư viện này. Ứng dụng Scikit-được học nhiều nhất nổi tiếng nhất dành cho các đề xuất âm nhạc Spotify
sinh ra biển
Có thể trực quan hóa các mô hình thống kê với gói này. Thư viện chủ yếu dựa trên Matplotlib và cho phép hình thành đồ họa thống kê thông qua
So sánh biến thông qua API dựa trên bộ dữ liệu
Tạo các hình ảnh trực quan phức tạp một cách dễ dàng, bao gồm các lưới nhiều ô
Trực quan hóa đơn biến và hai biến được sử dụng để so sánh các tập hợp con dữ liệu
Các mẫu có thể được hiển thị trong nhiều bảng màu khác nhau
Ước tính hồi quy tuyến tính và vẽ đồ thị được thực hiện tự động
TenorFlow
TensorFlow là một thư viện tính toán số mã nguồn mở với hiệu suất cao. Các thuật toán học sâu và ML cũng sử dụng nó. Nó được phát triển bởi các nhà nghiên cứu nhóm Google Brain bên trong tổ chức Google AI và hiện được sử dụng rộng rãi cho các phép tính phức tạp của các nhà nghiên cứu toán học, vật lý và học máy.
máy ảnh
Keras là một thư viện mạng nơ-ron nguồn mở dựa trên Python giúp chúng tôi có thể kiểm tra sâu các mạng nơ-ron sâu. Khi học sâu trở nên phổ biến hơn, Keras nổi lên như một lựa chọn khả thi bởi vì, theo những người tạo ra nó, đó là một API [Giao diện lập trình ứng dụng] được thiết kế cho con người, không phải máy móc. So với TensorFlow hoặc Theano, Keras có tỷ lệ chấp nhận cao hơn trong cộng đồng nghiên cứu và ngành. Trước khi cài đặt Keras, trước tiên người dùng phải tải xuống công cụ phụ trợ TensorFlow
phế liệu
Scrapy là một công cụ quét web có thể quét nhiều trang trong vòng chưa đầy một phút. Scrapy cũng là một khung thư viện Python mã nguồn mở để trích xuất dữ liệu từ các trang web. Dưới cái tên "Scrapinghub ltd", đây là thư viện web thu thập dữ liệu và quét tốc độ cao
PyGame
Thư viện này cung cấp giao diện đơn giản cho đồ họa, âm thanh và thư viện đầu vào của Thư viện Directmedia tiêu chuẩn [SDL] có thể hoạt động trên mọi nền tảng. Nó được sử dụng để tạo trò chơi điện tử bằng ngôn ngữ lập trình Python, đồ họa máy tính và thư viện âm thanh
PyBrain
PyBrain là thư viện máy học nhanh và đơn giản so với các thư viện học Python khác. PyBrain cũng là một thư viện mã nguồn mở dành cho các thuật toán ML dành cho mọi học giả mới bắt đầu nghiên cứu từ các thư viện Python có sẵn. Mục đích chính của PyBrain là cung cấp các thuật toán ML vừa linh hoạt vừa thuận tiện để sử dụng bởi ngay cả những lập trình viên mới bắt đầu. Nó cũng đi kèm với các môi trường dựng sẵn để so sánh các thuật toán
mô hình thống kê
Statsmodels là một thư viện Python giúp phân tích và ước tính mô hình thống kê. Thư viện được sử dụng để chạy các bài kiểm tra thống kê và các tác vụ khác, mang lại kết quả chất lượng cao
Giao diện thân thiện với người dùng Ngôn ngữ lập trình Python được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng thực tế. Nó đang mở rộng nhanh chóng trong các lĩnh vực sửa lỗi vì đây là ngôn ngữ cấp cao được viết động. Python đang được sử dụng rộng rãi hơn trong các ứng dụng nổi tiếng như YouTube và DropBox. Người dùng cũng có thể thực hiện nhiều tác vụ mà không cần nhập mã nhờ khả năng truy cập của các thư viện Python