TOP 10 THƯ VIỆN PYTHON HÀNG ĐẦU TRONG NĂM 2021 (PHẦN 2)

Trong phần 1 của seri top 10 thư viện Python hàng đầu năm 2021, chúng ta đã nói đến 5 cái tên sáng giá bao gồm TensorFlow, SciPy, Scikit-learn, NumPy và Keras. Vậy, những vị trí còn lại thuộc về ai? Các bạn hãy cùng Gitiho khám phá ngay trong bài viết ngày hôm nay nhé.

Xem thêm: 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

Top 10 thư viện Python năm 2021

Pandas

Nếu bạn đang hoạt động trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, chắc hẳn bạn phải biết đến thư viện lập trình Pandas (Python data analysis) và tầm quan trọng của nó trong vòng đời khoa học dữ liệu. Cùng với NymPy trong Matplotlib, Pandas là thư viện Python được sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu và phát triển các ứng dụng khoa học dữ liệu. Hiện nay, số lượng bình luận trên GitHub về thư viện này đã lên đến 17.000, không thể không kể đến cộng đồng rộng rãi gồm 1.200 contributors.

Là một thư viện Python với mã nguồn mở, Pandas cung cấp cho người dùng các cấu trúc dữ liệu high-level và rất nhiều công cụ cần thiết cho thao tác phân tích dữ liệu dựa trên cấu trúc dữ liệu Dataframe. Cấu trúc dữ liệu này đem lại cho Pandas tính linh hoạt và hiệu năng đỉnh cao khi thao tác với các dữ liệu phức tạp và lập chỉ mục. Ngoài ra, thư viện lập trình này còn sở hữu rất nhiều công cụ inbuild dành cho thao tác nhóm, kết hợp và lọc dữ liệu, cũng như tính năng với dãy số thời gian.

Pandas luôn đảm bảo toàn bộ quá trình thao tác với dữ liệu của bạn được đơn giản hóa chỉ với một hoặc hai lệnh. Các tính năng nổi bật khác của thư viện Python này có thể kể đến như reindex, iteration, sorting, aggregation, concatenation và visualization.

Tổng hợp lại, dưới đây là những gì bạn có thể làm với thư viện Python Pandas:

• Dễ dàng xử lý dữ liệu bị thiếu với các cú pháp mạnh mẽ và tính năng mượt mà
• Tự tạo hàm và chạy hàm với các dải dữ liệu
• Tính trừu tượng (abstraction) của ứng dụng được đẩy cao
• Tạo ra ứng dụng sở hữu cấu trúc dữ liệu và công cụ hỗ trợ cao cấp
• Chọn đầu ra phù hợp nhất với phương thức áp dụng
• Chỉ số tốc độ tối ưu

Pandas được ứng dụng phổ biến trong khoa học dữ liệu, cụ thể như sau:

• Sắp xếp dữ liệu (data wrangling) và làm sạch dữ liệu (data cleaning)
• ETL sử dụng cho chuyển đổi dữ liệu (data transformation) và lưu trữ dữ liệu (data storage)
• Các thao tác phân tích dữ liệu với dãy số thời gian như tạo phạm vi dữ liệu ngày, di chuyển window, hồi quy tuyến tính,...
• Ứng dụng trong lĩnh vực giáo dục và thương mại về các mảng thống kê, tài chính và khoa học thần kinh

Matplotlib

Nói đến phân tích dữ liệu, chúng ta không thể không nhắc đến data visualization. Nếu bạn cần thực hiện các thao tác thống kê trên bảng biểu, hãy tìm kiếm Matplotlib. Đây là một thư viện Python sở hữu công cụ trực quan hóa dữ liệu vô cùng đẹp mắt mà không hề làm phai mờ sức mạnh của chúng. Chính bởi khả năng tạo ra các bảng biểu đỉnh cao, Matplotlib chính là vị cứu tinh dành cho data visualization. Hiện tại, thư viện lập trình này đã có gần 26.000 bình luận trên GitHub và cộng đồng gần 700 contributors.

Được tin dùng như một thư viện mã nguồn mở số 1 với các biểu đồ, Matplotlib cung cấp một số tính năng nổi bật bao gồm:

• Giao diện hướng đối tượng cho phép người dùng kiểm soát hoàn toàn các thuộc tính của biểu đồ, bao gồm trục, phông chữ, đương kẻ.
• Tạo các biểu đồ phân tán hoàn hảo
• Đơn giản hóa đồ thị qua giao diện tương tự MATLAB
• Hỗ trợ các trục thứ cấp
• Chạy mượt mà trên các hệ thống đồ họa và hệ điều hành khác nhau

Với các công cụ của thư viện lập trình này, bạn có thể:

• Vẽ các biểu đồ publication quality chỉ với một vài mã lệnh
• Sử dụng các biểu đồ mang tính tương tác với chức năng zoom, xoay chuyển, tự động cập nhật dữ liệu,...
• Xuất file dưới nhiều định dạng

Như vậy, bạn có thể dễ dàng hình dung tính năng của thư viện Python Matplotlib tương tự như tính năng vẽ biểu đồ trong Excel. Tuy nhiên, trong khi các biểu đồ Excel bị giới hạn về tính linh hoạt, chắc chắn rằng những gì bạn có thể làm được với Matplotlib là không giới hạn.

Xem thêm: 10 biểu đồ Excel nâng cao ai cũng cần biết (Phần 1)

PyTorch

Thư viện lập trình tiếp theo trong top 10 thư viện Python hàng đầu năm 2021 là PyTorch, một thư viện mã nguồn mở chào đời tại phòng nghiên cứu AI của ông lớn Facebook. Được xây dựng dựa trên các thuật toán khoa học Python, PyTorch hiện nay là thư viện Machine Learning lớn nhất cho phép các nhà phát triển thực hiện các phép tính tensor trên tính năng GPU acceleration, từ đó thiết lập các biểu đồ tính toán tối ưu.

Sở hữu sức mạnh từ GPU, PyTorch được công nhận là một nền tảng nghiên cứu Deep Learning hiệu quả nhất bên cạnh TensorFlow và Keras, cho phép người dùng tối ưu tốc độ và tính linh hoạt trong các thao tác phân tích dữ liệu và triển khai vô số bài toán Deep Learning. Bên cạnh đó, PyTorch sở hữu các API mạnh mẽ giúp người dùng xử lý các vấn đề phân tích dữ liệu liên quan đến mạng thần kinh (neural network).

PyTorch sở hữu các tính năng nổi bật như sau:

• Front-end hybrid giúp cho eager mode trở nên thân thiện và linh hoạt hơn, trong khi vẫn có thể chuyển đổi một cách mượt mà sang graph mode để đẩy nhanh tốc độ phân tích dữ liệu, optimization và sử dụng các tính năng C++ runtime environment.
• Tính năng distributed training tối ưu hiệu năng phân tích dữ liệu và tạo dựng dữ liệu mới nhờ các operation và các mạng ngang hàng từ Python và C++.
• PyTorch không phải một phần Python gắn vào framework C++ nguyên khối. Thay vào đó, nó được xây dựng gắn liền với Python, vì vậy có thể được sử dụng cùng với các thư viện khác như Cython và Numba.
• Được đầu tư bởi Facebook, không có gì đáng ngạc nhiên khi PyTorch sở hữu kho tài nguyên khổng lồ bao gồm các hàm mất mát, trình tối ưu hóa, các biến đổi,...

Các tính năng toàn diện của thư viên lập trình PyTorch giúp các nhà phát triển nghiên cứu và phân tích dữ liệu từ lĩnh vực thị giác máy tính (computer vision) đến reinforcement learning. Thậm chí, một số người cho rằng PyTorch hoàn toàn có thể vượt mặt TensorFlow ở nhiều phương diện khác nhau. Điều này đã cho thấy sự phổ biến và hiệu quả của thư viện Python này.

Scrapy

Thư viện Python tiếp theo xuất hiện trong danh sách của chúng ta là Scrapy. Được đánh giá cao về mặt tốc độ, Scrapy là một trong những framework mã nguồn mở dành cho Python phổ biến nhất hiện nay. Nó được sử dụng chủ yếu để trích xuất dữ liệu từ các trang web với sự trợ giúp của công cụ dựa trên XPath.

Có thể nói Scrapy là một thư viện lập trình hàng đầu trong thao tác trích xuất dữ liệu. Scrapy sở hữu kiến trúc sự kiện, cho phép người sử dụng dễ dàng thực hiện mọi thao tác trên dữ liệu, từ tạo mới, phân tích dữ liệu cho đến lưu trữ, dọn dẹp dữ liệu.

Một số tính năng nổi bật của Scrapy có thể kể đến như:

• Tốc độ xử lý nhanh dưới dạng bất đồng bộ
• Mã nguồn vô cùng ổn định
• Có khả năng xử lý các mã lệnh HTML xấu
• Có khả năng lưu trữ dữ liệu dưới nhiều định dạng khác nhau bao gồm JSON, CSV, XML,...
• Có khả năng trích xuất dữ liệu nhờ các biểu thức XPath và CSS

Một ứng dụng thường thấy nhất của Scrapy chính là các bot lấy dữ liệu từ các trang web. Ngoài ra, thư viện Python này cũng được sử dụng để tổng hợp dữ liệu từ các API và tuân theo quy tắc không lặp lại trong thiết kế giao diện của nó. Nhờ vậy, người dùng có thể viết ra các mã lệnh có thể được dùng nhiều lần cho các quy mô trích xuất dữ liệu lớn nhỏ khác nhau.

Theano

Cái tên cuối cùng trong danh sách top 10 thư viện Python năm 2021 dành cho công việc phân tích dữ liệu là Theano. Đây là một thư viện lập trình, hay còn gọi là một framework tính toán trong Machine Learning, được thiết kế để thực hiện các phép tính mảng đa chiều. Hoạt động tương tự như TensorFlow, Theano có thể được sử dụng trong một distributed environment hoặc parallel environment.

Theano có thể cung cấp cho bạn các tính năng tuyệt vời như sau:

• Sự tích hợp NumPy cho phép Theano sử dụng các mảng NumPy cho các hàm của mình.
• Sử dụng GPU giúp cho thao tác các phép tính nặng về dữ liệu nhanh hơn rất nhiều khi chạy trên CPU
• Tính toán vi phân dễ dàng và chính xác
• Thao tác tối ưu hóa nhanh chóng và ổn định, giúp thực hiện các phép tính chứa ẩn với mọi ẩn.
• Lập trình mã lệnh C một cách hiệu quả
• Unit-testing và self-verification chuyên sâu, xác định và chuẩn đoán nhiều loại lỗi xuất hiện trong mô hình

Cú pháp thật sự được sử dụng trong Theano dựa trên ký hiệu, do đó những người mới bắt đầu có thể sẽ không cảm thấy hứng thú so với các thư viện Python khác. Tuy nhiên, các cú pháp này có thể dễ dàng xử lý các loại thuật toán trên các mạng thần kinh lớn trong Deep Learning. Trên thực tế, Theano là thư viện lập trình đầu tiên xuất hiện trong số các thư viện cùng loại. Nó đã đặt ra tiêu chuẩn cho các thao tác nghiên cứu và phân tích dữ liệu Deep Learning sau này.

Tổng kết

Như vậy, chúng ta đã hoàn thành tìm hiểu top 10 thư viện Python hàng đầu năm 2021 dành cho các thao tác phân tích dữ liệu. Các bạn nghĩ sao về danh sách này? Liệu còn cái tên nào khác bạn muốn đưa vào danh sách riêng của mình hay không?

Hy vọng bài viết đã đem lại cho bạn các kiến thức hữu ích về Python và các thư viện lập trình có thể sử dụng để rút ngắn thời gian và đẩy mạnh hiệu quả làm việc của mình. Để tham khảo thêm các kiến thức phân tích dữ liệu khác, bạn hãy tham khảo các bài viết trên blog Gitiho nhé.

Gitiho xin cảm ơn bạn đọc và chúc bạn thành công!