Các Thư viện Python mã nguồn mở phổ biến

Python là ngôn ngữ lập trình đa năng phổ biến có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng. Nó bao gồm các cấu trúc dữ liệu cấp cao, cách gõ linh động, liên kết động và nhiều tính năng khác giúp ích cho việc phát triển ứng dụng phức tạp như dành cho kịch bản hoặc “mã keo” kết nối các thành phần với nhau. Nó cũng có thể được mở rộng để thực hiện các cuộc gọi hệ thống tới hầu hết tất cả các hệ điều hành và để chạy mã được viết bằng C hoặc C ++. Do tính phổ biến và khả năng chạy trên gần như mọi kiến trúc hệ thống, Python là ngôn ngữ phổ quát được tìm thấy trong nhiều ứng dụng khác nhau.

Được phát triển lần đầu tiên vào cuối những năm 1980 bởi Guido van Rossum, Python đã phát triển như một ngôn ngữ lập trình nguồn mở bằng cách quản lý thảo luận công khai thông qua các Đề xuất cải tiến Python (PEP). Python hiện đang ở phiên bản chính thứ ba và được cập nhật thường xuyên.

Trong bài viết này, chúng tôi đã liệt kê các Thư viện Python mã nguồn mở mà bạn nên biết.

Thư viện là một tập hợp các mã code kết hợp trước có thể được sử dụng lặp đi lặp lại để giảm thời gian cần thiết để code. Chúng đặc biệt hữu ích để truy cập các mã được sử dụng thường xuyên được viết sẵn, thay vì viết chúng từ đầu mỗi lần sử dụng. Tương tự như các thư viện vật lý, đây là một tập hợp các tài nguyên có thể tái sử dụng, có nghĩa là mọi thư viện đều có nguồn gốc. Đây là nền tảng đằng sau nhiều thư viện nguồn mở có sẵn trong Python.

Đây là một thư viện Machine learning phần mềm miễn phí cho ngôn ngữ lập trình Python và có thể được sử dụng hiệu quả cho nhiều ứng dụng bao gồm phân loại, hồi quy, phân cụm, chọn mô hình, naive Bayes’, tăng cấp, K-means và tiền xử lý.

Scikit-learn yêu cầu:

• Python (>= 2.7 or >= 3.3),
• NumPy (>= 1.8.2),
• SciPy (>= 0.13.3).

Spotify sử dụng Scikit-learn cho các đề xuất âm nhạc và Evernote để xây dựng các trình phân loại của họ. Nếu bạn đã có một bản cài đặt hoạt động của numpy và scipy, cách dễ nhất để cài đặt scikit-learn là sử dụng pip.

Nền tảng Numenta cho máy tính thông minh (The Numenta Platform for Intelligent Computing – NuPIC) là một nền tảng nhằm thực hiện thuật toán học HTM và biến chúng thành nguồn công khai. Nó là nền tảng cho các thuật toán học máy trong tương lai dựa trên cơ sở sinh học của vùng vỏ não mới. Click vào đây để kiểm tra mã của chúng trên GitHub.

Nó là một thư viện Python được sử dụng để tạo mẫu nhanh cho các mô hình học máy. Ramp cung cấp một cú pháp khai báo đơn giản để khám phá các tính năng, thuật toán và biến đổi. Nó là một khung máy học dựa trên gấu trúc nhẹ và có thể được sử dụng liền mạch với các công cụ thống kê và học máy python hiện có.

Khi nói đến điện toán khoa học, NumPy là một trong những gói cơ bản cho Python cung cấp hỗ trợ cho các mảng và ma trận đa chiều lớn cùng với một tập hợp các hàm toán học cấp cao để thực hiện nhanh chóng các hàm này. NumPy dựa vào BLAS và LAPACK để tính toán đại số tuyến tính hiệu quả. NumPy cũng có thể được sử dụng như một bộ chứa dữ liệu chung đa chiều hiệu quả.

Các gói cài đặt NumPy khác nhau có thể được tìm thấy ở đây.

Pipenv được đề xuất chính thức cho Python vào năm 2017 – là một công cụ sẵn sàng sản xuất nhằm mục đích mang lại những điều tốt nhất cho Python. Mục đích chính là cung cấp cho người dùng một môi trường làm việc dễ cài đặt. Pipenv – quy trình phát triển Python cho con người được tạo bởi Kenneth Reitz để quản lý sự khác biệt của gói. Các hướng dẫn để cài đặt Pipenv có thể được tìm thấy ở đây.

Framework cho deep learning phổ biến nhất, TensorFlow là một thư viện phần mềm nguồn mở để tính toán số hiệu suất cao. Nó là một thư viện toán học mang tính biểu tượng và cũng được sử dụng cho các thuật toán Machine learning và Deep Learning. Tensorflow được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại nhóm Google Brain trong tổ chức Google AI, và ngày nay nó đang được các nhà nghiên cứu sử dụng cho các thuật toán Machine learning, và bởi các nhà vật lý cho các tính toán toán học phức tạp. Các hệ điều hành sau đây hỗ trợ TensorFlow: macOS 10.12.6 (Sierra) trở lên; Ubuntu 16.04 trở lên; Windows 7 trở lên; Raspbian 9.0 trở lên.

Được phát triển tại Viện nghiên cứu Idiap ở Thụy Sĩ, Bob là một hộp công cụ xử lý tín hiệu và máy học miễn phí. Hộp công cụ được viết bằng Python kết hợp với C ++. Từ nhận dạng hình ảnh đến xử lý hình ảnh và video bằng thuật toán học máy, một số lượng lớn các gói có sẵn trong Bob để thực hiện tất cả điều này với hiệu quả cao trong thời gian ngắn.

Được Facebook giới thiệu vào năm 2017, PyTorch là gói Python mang đến cho người dùng sự pha trộn của 2 tính năng cấp cao – Tính toán Tensor (như NumPy) với khả năng tăng tốc GPU mạnh mẽ và phát triển Deep Neural Networks trên hệ thống tự động tape-based. PyTorch cung cấp một nền tảng tuyệt vời để thực hiện các mô hình Deep Learning với sự linh hoạt và tốc độ được xây dựng để tích hợp sâu với Python.

PyBrain chứa các thuật toán cho các mạng thần kinh có thể được sử dụng bởi các sinh viên cấp đầu vào nhưng vẫn có thể được sử dụng cho nghiên cứu hiện đại. Mục tiêu là cung cấp các thuật toán đơn giản, linh hoạt nhưng tinh vi và mạnh mẽ cho máy học với nhiều môi trường được xác định trước để kiểm tra và so sánh các thuật toán của bạn. Các nhà nghiên cứu, sinh viên, nhà phát triển, giảng viên, bạn và tôi – tất cả chúng ta đều có thể sử dụng PyBrain.

Đây là một thư viện mạng neural nguồn mở được viết bằng Python được thiết kế để cho phép thử nghiệm nhanh với các mạng neural sâu. Với việc Deep learning trở nên phổ biến, Keras trở thành lựa chọn lý tưởng vì đây là API được thiết kế cho con người chứ không phải máy móc bắt chước con người. Với hơn 200.000 người dùng tính đến tháng 11 năm 2017, Keras đã áp dụng mạnh mẽ hơn trong cả ngành công nghiệp và cộng đồng nghiên cứu, thậm chí hơn cả TensorFlow hay Theano. Trước khi cài đặt Keras, nên cài đặt công cụ phụ trợ TensorFlow.

Là một thư viện được cấp phép BSD mã nguồn mở, Pandas cho phép cung cấp cấu trúc dữ liệu dễ dàng và phân tích dữ liệu nhanh hơn cho Python. Đối với các hoạt động như phân tích dữ liệu và mô hình hóa, Pandas cho phép thực hiện những điều này mà không cần phải chuyển sang ngôn ngữ tên miền cụ thể hơn như R. Cách tốt nhất để cài đặt Pandas là cài đặt Conda.

Đây là một phần mềm nguồn mở khác được sử dụng cho tính toán khoa học trong Python. Ngoài ra, Scipy cũng được sử dụng để tính toán dữ liệu, năng suất và tính toán hiệu suất cao và đảm bảo chất lượng. Các gói cài đặt khác nhau có thể được tìm thấy ở đây. Các gói Scipy cốt lõi là Numpy, thư viện SciPy, Matplotlib, IPython, Sympy và Pandas.

Cùng với việc là Thư viện Python, Theano cũng là một trình biên dịch tối ưu hóa. Nó được sử dụng để phân tích, mô tả và tối ưu hóa các khai báo toán học khác nhau cùng một lúc. Nó sử dụng các mảng đa chiều, đảm bảo rằng chúng ta không phải lo lắng về sự hoàn hảo của các dự án của mình. Theano hoạt động tốt với GPU và có giao diện khá giống với Numpy. Thư viện này giúp tính toán nhanh hơn 140 lần và có thể được sử dụng để phát hiện và phân tích bất kỳ lỗi có hại nào. Bạn có thể đọc thêm tại đây.

Đối với tất cả các toán học tượng trưng, SymPy là câu trả lời. Thư viện Python cho toán học tượng trưng này là một trợ giúp hiệu quả cho hệ thống đại số máy tính (CAS) trong khi giữ cho code đơn giản nhất có thể để có thể hiểu và dễ dàng mở rộng. SimPy chỉ được viết bằng Python và có thể được nhúng trong các ứng dụng khác và được mở rộng với các chức năng tùy chỉnh. Bạn có thể tìm thấy mã nguồn trên GitHub.

Caffe2 là một Framework Deep learning nhẹ, mô đun và có thể mở rộng. Nó nhằm mục đích cung cấp một cách dễ dàng và đơn giản để bạn thử nghiệm Deep learning. Nhờ có API Python và C ++ trong Caffe2, chúng tôi có thể tạo nguyên mẫu của chúng tôi ngay bây giờ và tối ưu hóa sau này. Bạn có thể bắt đầu với Caffe2 ngay bây giờ với hướng dẫn cài đặt từng bước này.

Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language toolkit – NLTK) được cho là một trong những thư viện Python NLP phổ biến. Nó chứa một tập hợp các thư viện xử lý cung cấp các giải pháp để xử lý ngôn ngữ số và ký hiệu chỉ bằng tiếng Anh. Bộ công cụ đi kèm với một diễn đàn thảo luận năng động cho phép bạn thảo luận và đưa ra bất kỳ vấn đề nào liên quan đến NLTK. Bạn có thể tải nó ở đây.

Open Computer Computer Vision hoặc OpenCV được sử dụng để xử lý ảnh. Nó là một gói Python theo dõi các chức năng tổng thể tập trung vào thị giác máy tính ngay lập tức. OpenCV cung cấp một số chức năng sẵn có, với sự trợ giúp của điều này, bạn có thể học Computer Vision. Nó cho phép cả đọc và viết hình ảnh cùng một lúc. Các đối tượng như khuôn mặt, cây cối, v.v., có thể được chẩn đoán trong bất kỳ video hoặc hình ảnh nào. Nó tương thích với Windows, OS-X và các hệ điều hành khác.

Đây là một danh sách các Thư viện Python thú vị và quan trọng sẽ hữu ích cho tất cả các Nhà khoa học dữ liệu.

Scrapy– là một framework hợp tác để trích xuất dữ liệu được yêu cầu từ các trang web. Nó là một công cụ khá đơn giản và nhanh chóng.

BeautifulSoup– Đây là một thư viện phổ biến khác được sử dụng trong Python để trích xuất hoặc thu thập thông tin từ các trang web, tức là nó được sử dụng để quét web.

StatsModels– Như tên gọi, Statsmodels là thư viện Python mang đến nhiều ưu điểm cũng như cơ hội, như phân tích và ước lượng mô hình thống kê, thực hiện kiểm tra thống kê, v.v. Nó có chức năng phân tích thống kê để đạt được kết quả hiệu suất cao trong khi xử lý các tập dữ liệu thống kê lớn.

XGBoost– Thư viện này được triển khai trong các thuật toán học máy theo khung Gradient Boosting. Nó cung cấp hiệu suất cao của các cây quyết định tăng cường độ dốc. XGBoost rất linh hoạt và hiệu quả. Nó cung cấp tối ưu hóa cao, có thể mở rộng và triển khai nhanh chóng để tăng cường độ dốc.

Plotly – Thư viện này được sử dụng để vẽ đồ thị dễ dàng. Nó hoạt động rất tốt trong các ứng dụng web tương tác. Với điều này, chúng ta có thể tạo ra các loại biểu đồ cơ bản khác nhau như dạng đường, biểu đồ hình tròn, phân tán, bản đồ nhiệt, lô cực, v.v. Bất cứ hình dung nào chúng ta có thể nghĩ ra, chúng ta có thể dễ dàng vẽ đồ thị của nó bằng Plotly.

Pydot– Pydot được sử dụng để tạo các đồ thị định hướng phức tạp và không định hướng. Nó được sử dụng đặc biệt trong khi phát triển các thuật toán dựa trên các mạng neural và cây quyết định.

Gensim – Đây là một thư viện Python để lập mô hình chủ đề, tài liệu, có nghĩa là nó có thể trích xuất các chủ đề cơ bản từ một khối lượng lớn văn bản. Nó có thể xử lý các tệp văn bản lớn mà không cần tải toàn bộ tệp trong bộ nhớ.

PyOD– là một bộ công cụ Python để phát hiện các ngoại lệ trong dữ liệu đa biến. Nó cung cấp quyền truy cập vào một loạt các thuật toán phát hiện ngoại lệ. Phát hiện ngoại lệ, còn được gọi là phát hiện bất thường, đề cập đến việc xác định các vật phẩm, sự kiện hoặc quan sát hiếm khác với sự phân bố chung của dân số.

Ngoài ra, các thư viện khác phổ biến trong miền Khoa học dữ liệu là: Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Scikit-Learn, Tensorflow, Keras, Pytorch, Theano, NLTK

Với dịch vụ Gpu Cloud For AI/Deep Learning, iRender mang đến cho người dùng các thư viện Python phổ biến những trải nghiệm mới trong quá trình Build & Train & Tune dự án AI/DeepLearning. Việc training của bạn sẽ thật dễ dàng, nhanh chóng và hiệu quả khi sử dụng dịch vụ của iRender.

Hãy đăng kí account ngay hôm nay để được hưởng ưu đãi khi sử dụng dịch vụ của chúng tôi.

Nguồn: www.mygreatlearning.com