TOP 10 THƯ VIỆN PYTHON HÀNG ĐẦU TRONG NĂM 2021 (PHẦN 1)

PY01 - Phân tích dữ liệu với lập trình Python From Zero to Hero

Tìm hiểu về thư viện Python

Trước khi tìm hiểu top 10 thư viện Python hàng đầu trong năm 2021, chúng ta sẽ dành một chút thời gian nói qua về vai trò của công cụ này mang lại cho thao tác xử lý và phân tích dữ liệu trên Python nhé.

Thư viện lập trình là gì?

Định nghĩa phổ biến của thư viện mà tất cả chúng ta đều biết là nơi lưu trữ tài liệu, kiến thức một cách khoa học và có tổ chức. Nói cách khác, thư viện là kho sưu tập thông tin khổng lồ về rất nhiều các chủ đề xoay quanh cuộc sống của chúng ta. Đây là nơi chúng ta tìm đến để thu thập tri thức, nâng cao hiểu biết chung.

Trong lập trình, định nghĩa thư viện cũng hoàn toàn tương tự. Hiểu một cách đơn giản thì thư viện lập trình là bộ sưu tập mã lệnh có thể được sử dụng để giảm thiểu thời gian viết các lệnh phức tạp. Các mã lệnh trong thư viện lập trình đặc biệt hiệu quả khi bạn có các lệnh dùng thường xuyên và không muốn mất công viết lại chúng từ đầu mỗi khi cần sử dụng. Tương tự như thư viện bình thường, thư viện lập trình cũng có các nguồn dữ liệu. Đây chính là nền tảng xây dụng nên vô số thư viện mã nguồn mở trong Python.

Thư viện Python là gì?

Như vậy, chúng ta có thể hiểu thư viện Python là một bộ tính năng trong Python giúp loại bỏ các thao tác thừa thãi khi viết lại các mã lệnh từ đầu. Các thư viện này đóng một vai trò cốt lõi trong việc phát triển Machine Learning, khoa học dữ liệu, Data Visualization,...

Xem thêm: So sánh VBA và Python: Ngôn ngữ nào tốt hơn cho phân tích dữ liệu

Top 10 thư viện Python năm 2021

Hiện nay, số lượng thư viện lập trình bạn có thể tìm thấy trên Python đã lên đến hơn 137.000. Để giúp bạn chọn ra các thư viện tốt nhất cho công việc phân tích dữ liệu của mình, chúng ta hãy cùng tham khảo top 10 thư viện Python được tin dùng bởi dân lập trình trong năm 2021 này nhé.

TensorFlow

Mở đầu trong danh sách thư viện Python năm 2021 dành cho phân tích dữ liệu là TensorFlow. Nếu bạn đã từng thực hiện một dự án Machine Learning trên Python, chắc chắn bạn không thể không biết đến thư viện lập trình nổi tiếng này.

Được phát triển bởi Google, TensorFlow xuất hiện trong hầu hết mọi ứng dụng của hãng dành cho Machine Learning.

TensorFlow là một thư viện toán học phục vụ mục đích viết các thuật toán mới dựa trên một số lượng lớn các operation với tensor. Về cơ bản, TensorFlow là một framework dành cho các công thức toán học liên quan đến tensor, trong đó mỗi tensor trong TensorFlow là một vector hoặc một ma trận n-chiều không gian đại diện cho dữ liệu của bạn. Với các hàm sẵn có trong thư viện, TensorFlow cho phép bạn xây dựng nhiều mạng thần kinh khác nhau. Ngoài ra, bạn còn có thể thực hiện công việc tính toán của mình song song trên nhiều thiết bị khác nhau.

TensorFlow sử dụng công nghệ XLA cho các operation đại số tuyến tính, nhờ đó tối ưu hóa tốc độ làm việc của mình. Bên cạnh đó, thư viện Python này còn có các tính năng nổi bật như sau:

• Giao diện responsive của TensorFlow cung cấp tính năng trực quan hóa từng phần của biểu đồ.
• Tính linh hoạt của TensorFlow cho phép bạn tách từng phần riêng lẻ của một module thay vì chọn toàn bộ module.
• TensorFlow dễ dàng huấn luyện nhiều mạng thần kinh và GPU, nâng cao hiệu quả của các mô hình trên các hệ thống phạm vi rộng.
• Được phát triển bởi Google, TensorFlow đã xây dựng một cộng đồng vững mạnh với gần 1.500 contributor.
• TensorFlow là một thư viện Python với mã nguồn mở, cho phép tất cả mọi người dễ dàng truy cập và sử dụng.

Thư viện lập trình TensorFlow đặc biệt hữu ích khi ứng dụng phân tích dữ liệu với các thao tác dưới đây:

• Nhận diện giọng nói và hình ảnh
• Ứng dụng text-based
• Phân tích dãy số thời gian
• Xác định video

Trên thực tế, tất cả chúng ta đều sử dụng TensorFlow hàng ngày thông qua các ứng dụng Google Voice Search hay Google Photos. Cho đến thời điểm hiện tại, TensorFlow đã tạo nên vô số các ứng dụng trong mọi ngóc ngách cuộc sống công nghệ của chúng ta.

SciPy

Thêm một thư viện mã nguồn mở hoàn toàn miễn phí trong danh sách 10 thư viện Python của năm 2021. SciPy, hay còn gọi với cái tên đầy đủ Scientific Python là một thư viện lập trình Machine Learning chuyên sâu dành cho các nhà phát triển và kỹ sư phần mềm. Hiện nay, SciPy đã có 19.000 bình luận trên GitHub và một cộng đồng năng động được xây dụng bởi 600 contributor.

Thư viện SciPy cho phép bạn truy cập các module tối ưu hóa, thống kê, tích phân và đại số tuyến tính. SciPy sử dụng các NumPy array như một cấu trúc dữ liệu cơ bản, kết hợp với các module có sẵn. Từ đó, bạn có thể dễ dàng thực hiện các phép tính phức tạp, hoặc các biến đổi Fourier, ODE solvers,... 

Tổng hợp lại, chúng ta có danh sách tính năng phân tích dữ liệu nổi bật của thư viện lập trình này bao gồm:

• Tập hợp các thuật toán dựa trên NumPy array
• Thao tác chuyên sâu dành cho Data Manipulation và Data Visualization
• Submodule ndimage
• Các hàm built-in

Với các tính năng trên, thư viện Python SciPy được tin dùng cho các ứng dụng dưới đây:

• Xử lý hình ảnh đa chiều
• Giải phương trình vi phân và các biến đổi Fourier
• Thuật toán tối ưu hóa
• Đại số tuyến tính

Scikit-learn

Tiếp theo trong top 10 thư viện Python 2021 là Scikit-learn, một thư viện lập trình liên kết với NumPy và SciPy. Sở hữu gần như tất cả các thuật toán Machine Learning mà một lập trình viên cần đến, Scikit-learn được coi là thư viện hoàn hảo nhất để làm việc với các loại dữ liệu phức tạp.

Có rất nhiều thay đổi đã được tạo ra với thư viện lập trình này. Một trong số đó là tính năng cross-validation, một phương pháp được thiết kế nhằm kiểm tra độ chính xác của Machine Learning. Nhờ có tính năng mới này, người dùng có thể sử dụng nhiều hơn một ma trận trong Scikit-learn. Bên cạnh đó, các tính năng huấn luyện như thuật toán logistics regression và k-nearest neighbors cũng được cải thiện trong phiên bản mới.

Các tính năng mạnh mẽ nhất bạn có thể tận dụng với thư viện lập trình Scikit-learn được tổng hợp dưới đây:

• Cross-validation kiểm tra độ chính xác của các mô hình được giám sát với dữ liệu ẩn
• Các thuật toán Machine Learning và Statistical Modeling bao gồm các thuật toán phân cụm (clustering), phân tích nhân tố (factor analysis), hồi quy (regression), giảm số lượng thuộc tính (dimensionality reduction),...
• Tính năng trích xuất các đặc trưng của hình ảnh và văn bản

Với các tính năng kể trên, Scikit-learn chính là thư viện Python nguồn mở hàng đầu giúp bạn giải quyết các rắc rối liên quan đến Machine Learning có giám sát và không giám sát. Tuy nhiên, hãy lưu ý rằng bạn cần phải cài đặt SciPy trước khi cài đặt Scikit-learn và trực tiếp trải nghiệm sức mạnh của các thao tác phân tích dữ liệu dựa trên thuật toán.

NumPy

NumPy, hay còn gọi là Numerical Python, là một trong các thư viện Python nổi tiếng nhất dành cho khoa học điện toán. Sử dụng các hàm tối ưu của mình, NumPy hỗ trợ người dùng Python với các thao tác tính toán mảng đa chiều với kích thước lớn. Thư viện này hiện có gần 18.000 bình luận trên GitHub và cộng đồng 700 contributor.

Có một sự thật thú vị là TensorFlow và các thư viện lập trình khác cũng ứng dụng NumPy vào trong một số operation trên tensor. Một trong các tính năng nổi trội và quan trọng hàng đầu của thư viện này chính là NumPy array, một đối tượng mảng n-chiều ở dạng hàng và cột.

Bên cạnh đó, NumPy cho phép người dùng sử dụng các tính năng mạnh mẽ khác như sau:

• Giao diện thân thiện với người dùng và đẩy mạnh tương tác
• Các công thức toán học phức tạp đã được tối giản
• Hỗ trợ tiếp cận hướng đối tượng 
• Đóng góp nguồn mở

Với các tính năng mạnh mẽ của mình, NymPy có thể được ứng dụng vào các công nghệ dưới đây:

• Phân tích dữ liệu chuyên sâu
• Biểu diễn hình ảnh, sóng âm và các luồng nhị phân dưới dạng mảng số thực n-chiều
• Nền tảng xây dựng các thư viện Python khác, như SciPy và SciKit-Learn
• Thay thế MATLAB khi kết hợp sử dụng SciPy và matplotlib

Keras

Tương tự như thư viện Python đầu tiên chúng ta đã tìm hiểu - TensorFlow, Keras là một framework phổ biến khác phục vụ chuyên sâu cho Deep Learning và các module mạng thần kinh. Bạn có thể sử dụng Keras chung với các thư viện khác như TensorFlow, CNTK, Theano,...

Được đánh giá là một trong những thư viện đáng dùng nhất trên Python, Keras cung cấp cho người dùng những tiện ích hàng đầu cho công việc tổng hợp mô hình, xử lý các bộ dữ liệu, trực quan hóa bảng biểu và nhiều hơn thế.

Như đã nói ở trên, Keras có thể kết hợp với các thư viện lập trình khác. Cụ thể hơn, nếu coi Keras là một thư viện high-level thì phần low-level (backend) sẽ là một trong hai thư viện Python: TensorFlow hoặc Theano. So với các thư viện khác, Keras tương đối chậm vì nó thiết lập các mô hình thuật toán bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng backend để thao tác operation. Tất cả các mô hình trong Keras đều là mô hình xách tay.

Tuy nhiên, bù đắp cho nhược điểm về tốc độ làm việc, Keras cung cấp các tính năng phân tích dữ liệu nổi trội như sau:

• Keras chạy mượt mà trên cả CPU và GPU.
• Keras hỗ trợ gần như tất cả các mô hình mạng thần kinh, bao gồm mạng kết nối đầy đủ (fully-connected), tích chập (convolutional neural), nhúng (embedding), gộp chung (pooling) và hồi quy (recurrent). Các mô hình này có thể được kết hợp để xây dựng các mô hình phức tạp hơn.
• Khi tách ra thành các phần, tính linh hoạt của Keras trở nên vô cùng đắt giá.
• Keras là một framework hoàn toàn dựa trên Python.

Thư viện lập trình Keras chứa rất nhiều ứng dụng của các mạng thần kinh thông dụng như các layer, objectives, các hàm kích hoạt, optimizer và một máy chủ chứa các công cụ đơn giản hóa thao tác xử lý hình ảnh và dữ liệu văn bản. Ngoài ra, nó cung cấp rất nhiều các bộ dữ liệu được xử lý trước và huấn luyện trước như MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet,..

Một trong các ứng dụng nổi bật nhất của Keras là các mô hình Deep Learning được sử dụng để trực tiếp đưa ra các phán đoán hoặc trích xuất các tính năng của chúng mà không thiết lập một mô hình hoàn toàn mới.

Có thể bạn chưa nhận ra, nhưng tương tự với trường hợp của TensorFlow, tất cả chúng ta đều đang sử dụng Keras hàng ngày khi truy cập các ứng dụng như Netflix, Uber, Yelp, Instacart,... Thư viện Python này đặc biệt phổ biến với các startup chú trọng Deep Learning trong khâu xây dựng sản phẩm.

Tổng kết

Như vậy, chúng ta đã tìm hiểu 5 cái tên đầu tiên trong danh sách 10 thư viện lập trình Python hàng đầu năm 2021 dành cho phân tích dữ liệu, bao gồm TensorFlow, SciPy, Scikit-learn, NumPy, Keras. Các bạn cảm thấy thế nào về các thư viện này? Hãy chia sẻ trải nghiệm với chúng mình nhé.

Chúng mình sẽ cùng khám phá 5 thư viện Python còn lại trong phần tiếp theo của bài viết. Trong thời gian chờ đợi, các bạn hãy tham khảo các bài viết về chủ đề phân tích dữ liệu trên blog Gitiho để tích lũy thêm kiến thức về chủ đề nhé.

Gitiho xin cảm ơn bạn đọc và hẹn gặp lại bạn trong bài viết tiếp theo!