ngocyenplayers
New member
Thư viện khoa học dữ liệu ** 11 Thư viện khoa học dữ liệu Python **
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến cho khoa học dữ liệu và có nhiều thư viện mạnh mẽ có sẵn để giúp bạn thực hiện các nhiệm vụ như làm sạch dữ liệu, phân tích và trực quan hóa.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu 11 thư viện khoa học dữ liệu Python phổ biến nhất.
** 1.Numpy **
Numpy là một thư viện cho điện toán khoa học cung cấp một đối tượng mảng đa chiều và một tập hợp các chức năng toán học để thao tác các mảng.Numpy là một trong những thư viện thiết yếu nhất cho khoa học dữ liệu và nó được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, như học máy, xử lý hình ảnh và mô hình hóa tài chính.
** 2.Gấu trúc **
Pandas là một thư viện để thao tác và phân tích dữ liệu.Nó cung cấp một loạt các công cụ để tải, làm sạch, chuyển đổi và phân tích dữ liệu.Gandas thường được sử dụng cùng với Numpy và nó là một công cụ mạnh mẽ cho các nhà khoa học dữ liệu cần làm việc với các bộ dữ liệu lớn.
** 3.Scipy **
SCIPY là một thư viện các công cụ điện toán khoa học bao gồm các mô -đun cho đại số tuyến tính, thống kê, xử lý tín hiệu, v.v.Scipy là một bổ sung mạnh mẽ cho Numpy và Pandas, và nó cung cấp một loạt các chức năng cho các nhà khoa học dữ liệu.
**4.Matplotlib **
Matplotlib là một thư viện để tạo biểu đồ và biểu đồ.Đây là một lựa chọn phổ biến để trực quan hóa dữ liệu và nó có thể được sử dụng để tạo ra nhiều loại biểu đồ khác nhau, bao gồm biểu đồ dòng, biểu đồ thanh và biểu đồ phân tán.
** 5.SeaBorn **
Seaborn là một thư viện cho trực quan hóa dữ liệu thống kê.Nó được xây dựng trên đỉnh của matplotlib, và nó cung cấp một số chức năng cấp cao để tạo ra các hình ảnh trực quan đẹp và thông tin.Seaborn là một lựa chọn phổ biến cho các nhà khoa học dữ liệu muốn tạo ra các trực quan dữ liệu hấp dẫn và dễ hiểu trực quan.
** 6.Scikit-learn **
Scikit-learn là một thư viện các thuật toán học máy.Nó cung cấp một loạt các thuật toán cho việc học có giám sát và không giám sát, và nó là một lựa chọn phổ biến cho các nhà khoa học dữ liệu cần xây dựng các mô hình dự đoán.
** 7.Tenorflow **
Tensorflow là một thư viện để học sâu.Nó cung cấp một khuôn khổ để xây dựng và đào tạo các mạng lưới thần kinh sâu, và nó là một lựa chọn phổ biến cho các nhà khoa học dữ liệu đang làm việc trong các dự án trí tuệ nhân tạo.
**số 8.Keras **
Keras là một API mạng lưới thần kinh cấp cao được xây dựng trên đỉnh của TensorFlow.Nó giúp bạn dễ dàng xây dựng và đào tạo các mạng lưới thần kinh sâu, và nó là một lựa chọn phổ biến cho các nhà khoa học dữ liệu mới học tập sâu.
** 9.Pytorch **
Pytorch là một thư viện để học sâu dựa trên thư viện Torch.Nó cung cấp một cách nhanh chóng và hiệu quả để xây dựng và đào tạo các mạng lưới thần kinh sâu, và nó là một lựa chọn phổ biến cho các nhà khoa học dữ liệu đang làm việc trong các dự án nghiên cứu.
** 10.Nltk **
NLTK là một thư viện để xử lý ngôn ngữ tự nhiên.Nó cung cấp một loạt các công cụ để xử lý dữ liệu văn bản, bao gồm mã thông báo, bắt nguồn và gắn thẻ một phần.NLTK là một lựa chọn phổ biến cho các nhà khoa học dữ liệu cần làm việc với dữ liệu văn bản.
** 11.Spacy **
Spacy là một thư viện để xử lý ngôn ngữ tự nhiên.Nó cung cấp một loạt các công cụ để xử lý dữ liệu văn bản, bao gồm mã thông báo, được đặt tên là nhận dạng thực thể và phân tích tình cảm.Spacy là một lựa chọn phổ biến cho các nhà khoa học dữ liệu cần làm việc với dữ liệu văn bản.
** Hashtags: **
* #Python
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #trí tuệ nhân tạo
* #Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
=======================================
data science libraries **11 Python Data Science Libraries**
Python is a popular programming language for data science, and there are many powerful libraries available to help you with tasks such as data cleaning, analysis, and visualization. In this article, we will introduce 11 of the most popular Python data science libraries.
**1. NumPy**
NumPy is a library for scientific computing that provides a multidimensional array object and a collection of mathematical functions for manipulating arrays. NumPy is one of the most essential libraries for data science, and it is used in a wide variety of applications, such as machine learning, image processing, and financial modeling.
**2. Pandas**
Pandas is a library for data manipulation and analysis. It provides a variety of tools for loading, cleaning, transforming, and analyzing data. Pandas is often used in conjunction with NumPy, and it is a powerful tool for data scientists who need to work with large datasets.
**3. SciPy**
SciPy is a library of scientific computing tools that includes modules for linear algebra, statistics, signal processing, and more. SciPy is a powerful complement to NumPy and Pandas, and it provides a wide range of functionality for data scientists.
**4. Matplotlib**
Matplotlib is a library for creating graphs and charts. It is a popular choice for data visualization, and it can be used to create a variety of different types of graphs, including line charts, bar charts, and scatterplots.
**5. Seaborn**
Seaborn is a library for statistical data visualization. It is built on top of Matplotlib, and it provides a number of high-level functions for creating beautiful and informative visualizations. Seaborn is a popular choice for data scientists who want to create visually appealing and easy-to-understand data visualizations.
**6. Scikit-learn**
Scikit-learn is a library of machine learning algorithms. It provides a wide range of algorithms for supervised and unsupervised learning, and it is a popular choice for data scientists who need to build predictive models.
**7. TensorFlow**
TensorFlow is a library for deep learning. It provides a framework for building and training deep neural networks, and it is a popular choice for data scientists who are working on artificial intelligence projects.
**8. Keras**
Keras is a high-level neural network API that is built on top of TensorFlow. It makes it easy to build and train deep neural networks, and it is a popular choice for data scientists who are new to deep learning.
**9. PyTorch**
PyTorch is a library for deep learning that is based on the Torch library. It provides a fast and efficient way to build and train deep neural networks, and it is a popular choice for data scientists who are working on research projects.
**10. NLTK**
NLTK is a library for natural language processing. It provides a variety of tools for processing text data, including tokenization, stemming, and part-of-speech tagging. NLTK is a popular choice for data scientists who need to work with text data.
**11. SpaCy**
SpaCy is a library for natural language processing. It provides a variety of tools for processing text data, including tokenization, named entity recognition, and sentiment analysis. SpaCy is a popular choice for data scientists who need to work with text data.
**Hashtags:**
* #Python
* #datascience
* #Machinelearning
* #artificialintelligence
* #naturallanguageprocessing
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến cho khoa học dữ liệu và có nhiều thư viện mạnh mẽ có sẵn để giúp bạn thực hiện các nhiệm vụ như làm sạch dữ liệu, phân tích và trực quan hóa.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu 11 thư viện khoa học dữ liệu Python phổ biến nhất.
** 1.Numpy **
Numpy là một thư viện cho điện toán khoa học cung cấp một đối tượng mảng đa chiều và một tập hợp các chức năng toán học để thao tác các mảng.Numpy là một trong những thư viện thiết yếu nhất cho khoa học dữ liệu và nó được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, như học máy, xử lý hình ảnh và mô hình hóa tài chính.
** 2.Gấu trúc **
Pandas là một thư viện để thao tác và phân tích dữ liệu.Nó cung cấp một loạt các công cụ để tải, làm sạch, chuyển đổi và phân tích dữ liệu.Gandas thường được sử dụng cùng với Numpy và nó là một công cụ mạnh mẽ cho các nhà khoa học dữ liệu cần làm việc với các bộ dữ liệu lớn.
** 3.Scipy **
SCIPY là một thư viện các công cụ điện toán khoa học bao gồm các mô -đun cho đại số tuyến tính, thống kê, xử lý tín hiệu, v.v.Scipy là một bổ sung mạnh mẽ cho Numpy và Pandas, và nó cung cấp một loạt các chức năng cho các nhà khoa học dữ liệu.
**4.Matplotlib **
Matplotlib là một thư viện để tạo biểu đồ và biểu đồ.Đây là một lựa chọn phổ biến để trực quan hóa dữ liệu và nó có thể được sử dụng để tạo ra nhiều loại biểu đồ khác nhau, bao gồm biểu đồ dòng, biểu đồ thanh và biểu đồ phân tán.
** 5.SeaBorn **
Seaborn là một thư viện cho trực quan hóa dữ liệu thống kê.Nó được xây dựng trên đỉnh của matplotlib, và nó cung cấp một số chức năng cấp cao để tạo ra các hình ảnh trực quan đẹp và thông tin.Seaborn là một lựa chọn phổ biến cho các nhà khoa học dữ liệu muốn tạo ra các trực quan dữ liệu hấp dẫn và dễ hiểu trực quan.
** 6.Scikit-learn **
Scikit-learn là một thư viện các thuật toán học máy.Nó cung cấp một loạt các thuật toán cho việc học có giám sát và không giám sát, và nó là một lựa chọn phổ biến cho các nhà khoa học dữ liệu cần xây dựng các mô hình dự đoán.
** 7.Tenorflow **
Tensorflow là một thư viện để học sâu.Nó cung cấp một khuôn khổ để xây dựng và đào tạo các mạng lưới thần kinh sâu, và nó là một lựa chọn phổ biến cho các nhà khoa học dữ liệu đang làm việc trong các dự án trí tuệ nhân tạo.
**số 8.Keras **
Keras là một API mạng lưới thần kinh cấp cao được xây dựng trên đỉnh của TensorFlow.Nó giúp bạn dễ dàng xây dựng và đào tạo các mạng lưới thần kinh sâu, và nó là một lựa chọn phổ biến cho các nhà khoa học dữ liệu mới học tập sâu.
** 9.Pytorch **
Pytorch là một thư viện để học sâu dựa trên thư viện Torch.Nó cung cấp một cách nhanh chóng và hiệu quả để xây dựng và đào tạo các mạng lưới thần kinh sâu, và nó là một lựa chọn phổ biến cho các nhà khoa học dữ liệu đang làm việc trong các dự án nghiên cứu.
** 10.Nltk **
NLTK là một thư viện để xử lý ngôn ngữ tự nhiên.Nó cung cấp một loạt các công cụ để xử lý dữ liệu văn bản, bao gồm mã thông báo, bắt nguồn và gắn thẻ một phần.NLTK là một lựa chọn phổ biến cho các nhà khoa học dữ liệu cần làm việc với dữ liệu văn bản.
** 11.Spacy **
Spacy là một thư viện để xử lý ngôn ngữ tự nhiên.Nó cung cấp một loạt các công cụ để xử lý dữ liệu văn bản, bao gồm mã thông báo, được đặt tên là nhận dạng thực thể và phân tích tình cảm.Spacy là một lựa chọn phổ biến cho các nhà khoa học dữ liệu cần làm việc với dữ liệu văn bản.
** Hashtags: **
* #Python
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #trí tuệ nhân tạo
* #Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
=======================================
data science libraries **11 Python Data Science Libraries**
Python is a popular programming language for data science, and there are many powerful libraries available to help you with tasks such as data cleaning, analysis, and visualization. In this article, we will introduce 11 of the most popular Python data science libraries.
**1. NumPy**
NumPy is a library for scientific computing that provides a multidimensional array object and a collection of mathematical functions for manipulating arrays. NumPy is one of the most essential libraries for data science, and it is used in a wide variety of applications, such as machine learning, image processing, and financial modeling.
**2. Pandas**
Pandas is a library for data manipulation and analysis. It provides a variety of tools for loading, cleaning, transforming, and analyzing data. Pandas is often used in conjunction with NumPy, and it is a powerful tool for data scientists who need to work with large datasets.
**3. SciPy**
SciPy is a library of scientific computing tools that includes modules for linear algebra, statistics, signal processing, and more. SciPy is a powerful complement to NumPy and Pandas, and it provides a wide range of functionality for data scientists.
**4. Matplotlib**
Matplotlib is a library for creating graphs and charts. It is a popular choice for data visualization, and it can be used to create a variety of different types of graphs, including line charts, bar charts, and scatterplots.
**5. Seaborn**
Seaborn is a library for statistical data visualization. It is built on top of Matplotlib, and it provides a number of high-level functions for creating beautiful and informative visualizations. Seaborn is a popular choice for data scientists who want to create visually appealing and easy-to-understand data visualizations.
**6. Scikit-learn**
Scikit-learn is a library of machine learning algorithms. It provides a wide range of algorithms for supervised and unsupervised learning, and it is a popular choice for data scientists who need to build predictive models.
**7. TensorFlow**
TensorFlow is a library for deep learning. It provides a framework for building and training deep neural networks, and it is a popular choice for data scientists who are working on artificial intelligence projects.
**8. Keras**
Keras is a high-level neural network API that is built on top of TensorFlow. It makes it easy to build and train deep neural networks, and it is a popular choice for data scientists who are new to deep learning.
**9. PyTorch**
PyTorch is a library for deep learning that is based on the Torch library. It provides a fast and efficient way to build and train deep neural networks, and it is a popular choice for data scientists who are working on research projects.
**10. NLTK**
NLTK is a library for natural language processing. It provides a variety of tools for processing text data, including tokenization, stemming, and part-of-speech tagging. NLTK is a popular choice for data scientists who need to work with text data.
**11. SpaCy**
SpaCy is a library for natural language processing. It provides a variety of tools for processing text data, including tokenization, named entity recognition, and sentiment analysis. SpaCy is a popular choice for data scientists who need to work with text data.
**Hashtags:**
* #Python
* #datascience
* #Machinelearning
* #artificialintelligence
* #naturallanguageprocessing
