Top 10 Thư viện Python cho Trực quan hóa Dữ liệu năm 2023

15/04/2023 lúc 14:18

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất. Nó hỗ trợ rất tốt cho lĩnh vực khoa học dữ liệu. Khi ai đó tự hào có kỹ năng Python tốt, thì người đó cần am hiểu tốt về các thư viện trong Python. Dưới đây là 10 thư viện Python hàng đầu cho trực quan hóa dữ liệu năm 2023 giúp cho việc lập trình và phát triển các mô hình trở nên dễ dàng hơn rất nhiều.

Xem thêm: Muốn chinh phục lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), hãy học Python

1. SciPy

Đây là một thư viện mã nguồn mở khác rất hữu ích cho tất cả các loại tính toán cấp cao. Điều này đóng một vai trò quan trọng trong tất cả những tính toán khoa học và kỹ thuật mà bạn từng nghĩ là không dễ xử lý. Thư viện này thân thiện với người dùng và không ai phủ nhận điều này. Một trong những tính năng đáng chú ý của nó là khả năng giải phương trình vi phân. Thư viện này có ứng dụng trong đại số tuyến tính, giải phương trình vi phân và tối ưu hóa các thuật toán.

2. Gradio

Thư viện này cho phép bạn xây dựng và triển khai các ứng dụng web. Điểm nổi bật nhất của thư viện này là thực hiện điều bạn muốn chỉ với 3 dòng mã. Một lợi ích khác của thư viện này là làm quá trình thực hiện trở nên nhanh chóng và dễ dàng hơn. Với Gradio, bạn có thể thử nghiệm các đầu vào khác nhau. Việc xác thực mô hình dễ dàng hơn bao giờ hết với Gradio. Vì nó có sẵn các liên kết công khai. Do vậy việc triển khai và phân phối các ứng dụng web trở nên rất dễ dàng.

Xem Thêm: Top 15 ngôn ngữ Backend hàng đầu cho năm 2023

3. Keras

Với deep learning và neural network trở nên quan trọng hơn mỗi ngày, việc sử dụng các thư viện phục vụ cho điều đó là cần thiết. Ở đây, bạn có được các tập dữ liệu được gán nhãn trước rộng lớn. Điều đó mang lại lợi thế của việc được nhập trực tiếp và tải nhanh chóng. Keras có một loạt các lớp và tham số đã được triển khai. Điều này giúp việc xây dựng, cấu hình, huấn luyện và đánh giá mạng neural dễ dàng hơn rất nhiều so với những gì bạn có thể tưởng tượng. Các mô hình deep learning kết quả từ Keras có thể được sử dụng để dự đoán hoặc trích xuất đặc trưng mà không cần bạn phải tạo hoặc huấn luyện mô hình.

4. Matplotlib

Thư viện này tự hào với hơn 26.000 bình luận trên GitHub. Tính năng của thư viện này để tạo ra biểu đồ và đồ thị khiến nó trở thành thư viện được tìm kiếm nhất cho trực quan hóa dữ liệu. Nó được coi là một trong những thư viện vẽ đồ thị tốt nhất cho Python. Nó giúp bạn vẽ đường, biểu đồ phân tán, v.v. mà không gặp nhiều khó khăn.

Xem thêm: Top 10 Hệ Quản Trị Cơ Sở Dữ Liệu Phổ Biến Nhất

5. Orbit

Đây là một khung công cụ Python được thiết kế cho dự báo chuỗi thời gian và suy diễn Bayesian. Khung công cụ này được xây dựng trên các gói lập trình xác suất như PyStan và Pyro của Uber.

6. Seaborn

Đây là một trong những thư viện trực quan hóa dữ liệu giúp vẽ đồ họa thống kê hấp dẫn và thông tin. Seaborn cung cấp giao diện cấp cao. Nó được coi là một phần mở rộng của Matplotlib. Trong khi Matplotlib cung cấp một loạt các tính năng vẽ đồ thị cơ bản. Thì Seaborn cho phép người dùng tận hưởng một loạt các mẫu trực quan hóa. Một tính năng khác của thư viện này thu hút sự chú ý là cú pháp đơn giản và không quá phức tạp.

Xem thêm: Coding và Programming: Đâu là sự khác biệt

7. Pandas

Pandas là viết tắt của ‘Python Data Analysis Library’. Đây là một gói Python mã nguồn mở giúp đảm bảo hiệu suất cao. Tại đây, bạn có thể tìm thấy các cấu trúc dữ liệu dễ sử dụng và các công cụ phân tích dữ liệu rất hữu ích trong quá trình lập trình bằng Python. Một số tính năng tốt nhất của thư viện này là:

• Bạn có thể vẽ dữ liệu bằng histogram hoặc biểu đồ hộp.
• Rất dễ dàng để thêm, xóa và cập nhật các cột.
• Đổi tên, sắp xếp, chỉ mục, hợp nhất và xử lý khung dữ liệu.

8. Sktime

Đây là một thư viện mã nguồn mở Python được thiết kế đặc biệt cho phân tích chuỗi thời gian. Nó cung cấp một phần mở rộng cho API scikit-learn cho các giải pháp chuỗi thời gian và chứa tất cả các thuật toán và công cụ cần thiết để giải quyết hiệu quả các vấn đề về dự đoán, phân loại và hồi quy của chuỗi thời gian.

9. Darts

Darts là thư viện Python về chuỗi thời gian khác được thêm vào danh sách top 10 thư viện Python. Được phát triển bởi Unit8, Darts được biết đến rộng rãi cho khả năng dễ dàng xử lý và dự báo chuỗi thời gian. Nó có thể xử lý tốt dữ liệu lớn và hỗ trợ cả phân tích và mô hình chuỗi thời gian univariate và multivariate.

10. Kats (Kits to Analyze Time Series)

Thư viện Python mã nguồn mở đặc biệt này được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại Facebook (nay là Meta). Thư viện Python cho chuỗi thời gian này rất dễ sử dụng và cho phép người dùng thiết lập các mô hình nhanh hơn mà không tốn nhiều thời gian. Ngoài ra, nó có thể xác định các mẫu, mùa vụ và xu hướng.

Xem thêm: JDK 21 Có Gì Những Cập Nhật Gì Mới ? Lịch Ra Mắt

Tổng Kết

Trực quan hóa dữ liệu là một phần quan trọng trong việc phân tích và hiểu dữ liệu. Với sự phát triển của các thư viện trực quan hóa dữ liệu Python, việc thực hiện trực quan hóa dữ liệu trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn bao giờ hết. Top 10 thư viện Python cho trực quan hóa dữ liệu năm 2023 cung cấp cho người dùng những công cụ mạnh mẽ để biểu diễn dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu.

Nếu bạn đang tìm kiếm một đối tác cung cấp dịch triển khai các giải pháp công nghệ cho doanh nghiệp của bạn, hãy đến với IDC Online. IDC Online cung cấp các giải pháp công nghệ thông tin và đám mây cho doanh nghiệp, bao gồm cả các giải pháp trực quan hóa dữ liệu và các giải pháp khác liên quan đến công nghệ thông tin. Với đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm và các công nghệ tiên tiến, IDC Online đem lại cho bạn những giá trị tuyệt vời.

Hãy truy cập vào trang web https://idconline.vn/ của IDC Online để biết thêm thông tin chi tiết. Hoặc nếu bạn có vấn đề gì cần giải đáp hãy liên hệ với chúng tôi qua hotline: 19006452. IDC Online luôn ở đây để được đồng hành cùng bạn