Thư viện khổng lồ trong Python là gì?

Thư viện Python là tập hợp các hàm và phương thức cho phép chúng ta thực hiện nhiều hành động mà không cần viết mã. Mỗi thư viện trong Python chứa một số lượng lớn các mô-đun hữu ích mà chúng ta có thể nhập để lập trình hàng ngày

Thư viện Python là một đoạn mã có thể tái sử dụng mà bạn có thể muốn đưa vào chương trình/dự án của mình. So với các ngôn ngữ như C++ hoặc C, thư viện Python không liên quan đến bất kỳ ngữ cảnh cụ thể nào trong Python. Ở đây, một 'thư viện' mô tả một cách lỏng lẻo một tập hợp các mô-đun cốt lõi. Về cơ bản, sau đó, một thư viện là một tập hợp các mô-đun

Một số thư viện python hữu ích nhất như sau

1. NumPy
2. khoa học viễn tưởng
3. gấu trúc
4. SciKit-Tìm hiểu
5. Matplotlib
6. TenorFlow
7. PyTorch

NumPy [Python số] là một công cụ hoàn hảo để tính toán khoa học và thực hiện các thao tác mảng cơ bản và nâng cao

Nó rất hữu ích cho các tính toán khoa học cơ bản trong Machine Learning. Nó đặc biệt hữu ích cho các khả năng đại số tuyến tính, biến đổi Fourier và số ngẫu nhiên. Các thư viện cao cấp như TensorFlow sử dụng NumPy nội bộ để thao tác với Tensors

SciPy là một thư viện rất phổ biến vì nó chứa các mô-đun khác nhau để tối ưu hóa, đại số tuyến tính, tích hợp và thống kê

Chức năng chính của nó được xây dựng dựa trên NumPy, vì vậy các mảng của nó sử dụng thư viện này. SciPy hoạt động tuyệt vời cho tất cả các loại dự án lập trình khoa học [khoa học, toán học và kỹ thuật]. Nó cung cấp các quy trình số hiệu quả như tối ưu hóa số, tích hợp và các quy trình khác trong các mô hình con. Tài liệu phong phú giúp làm việc với thư viện này thực sự dễ dàng

Pandas là điều bắt buộc đối với khoa học dữ liệu. Nó cung cấp các cấu trúc dữ liệu nhanh, biểu cảm và linh hoạt để dễ dàng [và trực quan] làm việc với dữ liệu có cấu trúc [dạng bảng, đa chiều, có khả năng không đồng nhất] và dữ liệu chuỗi thời gian

Như chúng ta biết rằng tập dữ liệu phải được chuẩn bị trước khi đào tạo. Trong trường hợp này, Pandas rất hữu ích vì nó được phát triển đặc biệt để trích xuất và chuẩn bị dữ liệu. Nó cung cấp các cấu trúc dữ liệu cấp cao và nhiều công cụ khác nhau để phân tích dữ liệu. Nó cung cấp nhiều phương thức sẵn có để mò mẫm, kết hợp và lọc dữ liệu

Scikit-learning là một trong những thư viện ML phổ biến nhất cho các thuật toán ML cổ điển. Nó được xây dựng dựa trên hai thư viện Python cơ bản, viz. , NumPy và SciPy. Scikit-learning hỗ trợ hầu hết các thuật toán học có giám sát và không giám sát. Scikit-learning cũng có thể được sử dụng để khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu, điều này làm cho nó trở thành một công cụ tuyệt vời cho những người mới bắt đầu với ML

Nó có các thuật toán khác nhau như máy vectơ hỗ trợ, rừng ngẫu nhiên và k-hàng xóm, đồng thời nó cũng hỗ trợ các thư viện khoa học và số Python như NumPy và SciPy

Matplotlib là một thư viện Python sử dụng Python Script để viết đồ thị và sơ đồ 2 chiều. Các ứng dụng toán học hoặc khoa học thường yêu cầu nhiều hơn các trục đơn lẻ trong biểu diễn. Thư viện này giúp chúng tôi xây dựng nhiều lô cùng một lúc

Matplotlib là một thư viện Python rất phổ biến để trực quan hóa dữ liệu. Giống như Pandas, nó không liên quan trực tiếp đến Machine Learning. Nó đặc biệt hữu ích khi một lập trình viên muốn trực quan hóa các mẫu trong dữ liệu

Nó cung cấp nhiều loại biểu đồ và sơ đồ để trực quan hóa dữ liệu, viz. , biểu đồ, biểu đồ lỗi, thanh trò chuyện, v.v.

Đúng như tên gọi, Tensorflow là một framework liên quan đến việc xác định và chạy các tính toán liên quan đến tenxơ. Nó có thể đào tạo và chạy các mạng thần kinh sâu có thể được sử dụng để phát triển một số ứng dụng AI. TensorFlow được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng deep learning

• TensorFlow sử dụng các API hiệu suất cao tự động như — Keras. Nó cung cấp một sự lặp lại ngay lập tức của các mô hình máy học
• Thư viện này có tính năng thực thi háo hức, cho phép bạn tạo, thao tác với các mô hình máy học và thực hiện cách gỡ lỗi dễ dàng hơn
• Với TensorFlow, bạn có thể dễ dàng di chuyển các mô hình ML của mình trên đám mây, trên mọi thiết bị và tại chỗ trong mọi trình duyệt

Nó dựa trên thư viện Torch và ban đầu được phát triển bởi A. Tôi nghiên cứu nhóm của facebook. Điểm hay của PyTorch là nó có thể được sử dụng cho các ứng dụng đa dạng như thị giác máy tính và NLP [xử lý ngôn ngữ tự nhiên].

PyTorch là thư viện máy học lớn nhất cho phép các nhà phát triển thực hiện các phép tính tensor khi tăng tốc GPU, tạo các biểu đồ tính toán động và tự động tính toán độ dốc

Niềm vui của việc viết mã Python là nhìn thấy các lớp ngắn gọn, súc tích, dễ đọc, thể hiện nhiều hành động trong một lượng nhỏ mã rõ ràng — chứ không phải trong hàng đống mã tầm thường khiến người đọc phát chán.

Thư viện tiêu chuẩn lớn trong Python là gì?

Thư viện chuẩn Python là tập hợp các mô-đun tập lệnh mà chương trình Python có thể truy cập để đơn giản hóa quy trình lập trình và loại bỏ nhu cầu viết lại các lệnh thường dùng. They can be used by 'calling/importing' them at the beginning of a script.

Python có hỗ trợ thư viện khổng lồ không?

Giới thiệu. Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất và đã thay thế nhiều ngôn ngữ lập trình trong ngành. Có rất nhiều lý do khiến Python trở nên phổ biến đối với các nhà phát triển và một trong số đó là nó có một bộ thư viện lớn đáng kinh ngạc mà người dùng có thể làm việc .

Thư viện có ý nghĩa gì trong Python?

Thư viện Python là tập hợp các mô-đun liên quan . Nó chứa các gói mã có thể được sử dụng nhiều lần trong các chương trình khác nhau. Nó làm cho Lập trình Python đơn giản và thuận tiện hơn cho lập trình viên.

Các loại thư viện được sử dụng trong Python là gì?

Thư viện chuẩn của Python .

Matplotlib. Việc vẽ đồ thị của dữ liệu số là trách nhiệm của thư viện này. .

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. .

gấu trúc. .

khoa học viễn tưởng. .

Scikit- học hỏi. .

sinh ra biển. .

TenorFlow. .

máy ảnh