Facebook
GoogleTỔNG HỢP 38 THƯ VIỆN PYTHON HÀNG ĐẦU CHO DATA SCIENTIST, DATA VISUALIZATION & MACHINE LEARNING P3
Bài viết này tổng hợp 38 thư viện Python hàng đầu cho khoa học dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu & machine learning
Nội dung bài viết
Bài viết này tổng hợp 38 thư viện Python hàng đầu cho khoa học dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu & Machine Learning.
26. Plotly
Stars: 7900, Commits: 4604, Contributors: 137
Plotly.py là một thư viện vẽ đồ thị tương tác, mã nguồn mở và dựa trên trình duyệt dành cho Python.
27. Seaborn
Stars: 7700, Commits: 2702, Contributors: 126
Seaborn là một thư viện trực quan Python dựa trên matplotlib. Nó cung cấp một giao diện chuyên nghiệp để vẽ đồ họa thống kê hấp dẫn.
28. folium
Stars: 4900, Commits: 1443, Contributors: 109
Folium được xây dựng dựa trên sự sắp xếp dữ liệu của hệ sinh thái Python và mapping strengths của thư viện Leaflet.js. Thao tác dữ liệu bằng Python, sau đó trực quan hóa dữ liệu đó trong Leaflet map qua folium.
29. Bqplot
Stars: 2900, Commits: 3178, Contributors: 45
Bqplot là một hệ thống trực quan hóa 2-D cho Jupyter, dựa trên các cấu trúc của Ngữ pháp đồ họa.
30. VisPy
Stars: 2500, Commits: 6352, Contributors: 117
VisPy là thư viện trực quan hóa dữ liệu 2D/3D tương tác hiệu suất cao. VisPy tận dụng sức mạnh tính toán của Bộ xử lý đồ họa (GPU) hiện đại thông qua thư viện OpenGL để hiển thị các bộ dữ liệu rất lớn.
31.PyQtgraph
Stars: 2200, Commits: 2200, Contributors: 142
PyQtgraph hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu nhanh và các công cụ GUI cho các ứng dụng khoa học/kỹ thuật
32. Bokeh
Stars: 1400, Commits: 18726, Contributors: 467
Bokeh là một thư viện hình ảnh tương tác cho các trình duyệt web hiện đại. Nó cung cấp cấu trúc đồ họa linh hoạt, trang nhã, ngắn gọn và mang lại khả năng tương tác hiệu suất cao trên các tập dữ liệu lớn hoặc truyền trực tuyến.
33. Altair
Stars: 600, Commits: 3031, Contributors: 106
Altair là một thư viện trực quan hóa thống kê khai báo cho Python. Với Altair, bạn có thể dành nhiều thời gian hơn để hiểu dữ liệu của mình và ý nghĩa của nó.
34. eli5
Stars: 2200, Commits: 1198, Contributors: 15
eli 5 là một thư viện để gỡ lỗi/kiểm tra các trình phân loại học máy và giải thích dự đoán của chúng.
35. LIME
Stars: 800, Commits: 501, Contributors: 41
Lime là thư viện được sử dụng để giải thích dự đoán của bất kỳ bộ phân loại học máy nào
36. SHAP
Stars: 10400, Commits: 1376, Contributors: 96
SHAP là thư viện để giải thích đầu ra của bất kỳ mô hình học máy nào.
37. YellowBrick
Stars: 300, Commits: 825, Contributors: 92
Các công cụ chẩn đoán và phân tích trực quan để hỗ trợ lựa chọn mô hình máy học.
38. pandas-profiling
Stars: 6200, Commits: 704, Contributors: 47
pandas - profiling là thư viện dùng để tạo báo cáo định hình HTML từ các đối tượng DataFrame của pandas.
Trên đây là 38 mô hình được sử dụng trong các lĩnh vực Data Science, Machine Leanring và Data Visualization. Hy vọng những chia sẻ hữu íc trên đây sẽ giúp công việc của bạn thuận lợi hơn.
Các khóa học
- Data Engineer Track Specialized
- Combo Data Engineering Professional Hot
- Advanced AWS Cloud Data Engineer Specialized
- AWS Data Engineer for Beginners Specialized
- Combo Data Engineering Foundations Specialization Hot
- Combo Python Level 1 & Level 2 Bestseller
- Business Intelligence Track Hot
- Data Analyst with Python Track Bestseller
- Python Foundation in Data Analytics Bestseller
- RPA UiPath Nâng Cao: Chiến Thuật Automation Cho Chuyên Gia Specialized
- RPA UiPath cho Người Mới Bắt Đầu: Thành Thạo Automation Chỉ Trong 1 Ngày Specialized
- IT Business Analyst Fast Track Bestseller
- Combo IT Business Analyst Level 1 & Level 2 Bestseller
- IT Business Analyst for Beginners Bestseller
Đăng ký tư vấn khóa học
*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn
*Vui lòng nhập họ tên của bạn
*Vui lòng chọn giới tính
*Vui lòng chọn 1 trường
Các bài viết liên quan
[MCI & PVcomBank] NÂNG TẦM KIẾN THỨC DOANH NGHIỆP VỚI KHÓA PYTHON
Buổi đào tạo doanh nghiệp thành công với khóa Python của PVcomBank và MCI Việt Nam
Hành Trình Đào Tạo Doanh Nghiệp 365 Ngày Cùng MCI: Tổng Kết và Chia Sẻ
Trải qua một năm đầy thách thức và học hỏi, 365 ngày đầy ý nghĩa và khát vọng của MCI Việt Nam, nơi mà chúng tôi không chỉ đào tạo, mà còn đồng hành cùng các doanh nghiệp Việt, đặc biệt là trong lĩnh vực quan trọng - Phân tích Dữ liệu.
Case study: Ứng dụng của Python trong Digital Marketing
Python càng ngày được sử dụng rất phổ biến, đặc biệt là đối với Digital marketing vì có rất nhiều lý do giúp cho ngành này tăng trưởng. Một trong những lý do là hệ sinh thái mạnh, bao gồm hàng triệu người dùng, framework và hướng dẫn. Digital marketing đã tiếp cận, trở nên tinh vi và hướng dữ liệu được hỗ trợ bằng nhiều công cụ kinh doanh thông minh khác.
Các bài viết liên quan
[MCI & PVcomBank] NÂNG TẦM KIẾN THỨC DOANH NGHIỆP VỚI KHÓA PYTHON
Buổi đào tạo doanh nghiệp thành công với khóa Python của PVcomBank và MCI Việt Nam
Hành Trình Đào Tạo Doanh Nghiệp 365 Ngày Cùng MCI: Tổng Kết và Chia Sẻ
Trải qua một năm đầy thách thức và học hỏi, 365 ngày đầy ý nghĩa và khát vọng của MCI Việt Nam, nơi mà chúng tôi không chỉ đào tạo, mà còn đồng hành cùng các doanh nghiệp Việt, đặc biệt là trong lĩnh vực quan trọng - Phân tích Dữ liệu.
Case study: Ứng dụng của Python trong Digital Marketing
Python càng ngày được sử dụng rất phổ biến, đặc biệt là đối với Digital marketing vì có rất nhiều lý do giúp cho ngành này tăng trưởng. Một trong những lý do là hệ sinh thái mạnh, bao gồm hàng triệu người dùng, framework và hướng dẫn. Digital marketing đã tiếp cận, trở nên tinh vi và hướng dữ liệu được hỗ trợ bằng nhiều công cụ kinh doanh thông minh khác.