dangkhoa87
New member
..
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến cho khoa học dữ liệu và có nhiều thư viện có sẵn để giúp bạn thực hiện các nhiệm vụ như làm sạch dữ liệu, phân tích dữ liệu và học máy.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về một số thư viện Python phổ biến nhất cho khoa học dữ liệu.
** Numpy **
Numpy là một thư viện cho điện toán khoa học trong Python.Nó cung cấp một đối tượng mảng đa chiều, tương tự như một bảng trong bảng tính.Các mảng Numpy rất hiệu quả để lưu trữ và thao tác dữ liệu và chúng được sử dụng bởi nhiều thư viện Python khác cho khoa học dữ liệu.
** Pandas **
Pandas là một thư viện để phân tích dữ liệu trong Python.Nó cung cấp cấu trúc dữ liệu và công cụ để thao tác và khám phá dữ liệu.Pandas được xây dựng trên đỉnh của Numpy và nó giúp bạn dễ dàng làm việc với dữ liệu dạng bảng.
** Scipy **
Scipy là một thư viện các công cụ điện toán khoa học cho Python.Nó bao gồm các mô -đun cho đại số tuyến tính, thống kê, tối ưu hóa và xử lý tín hiệu.Scipy thường được sử dụng cùng với Numpy và Pandas.
** matplotlib **
Matplotlib là một thư viện để vẽ dữ liệu trong Python.Nó cung cấp một loạt các công cụ vẽ đồ thị, bao gồm biểu đồ, đồ thị và biểu đồ.Matplotlib là một lựa chọn phổ biến để trực quan hóa dữ liệu trong các dự án khoa học dữ liệu.
** Seaborn **
Seaborn là một thư viện để trực quan hóa dữ liệu thống kê trong Python.Nó được xây dựng trên đỉnh của matplotlib, và nó cung cấp một loạt các lô thống kê chất lượng cao.Seaborn là một lựa chọn tốt để tạo ra sự trực quan hóa đẹp và nhiều thông tin về dữ liệu của bạn.
Đây chỉ là một vài trong số nhiều thư viện Python có sẵn cho khoa học dữ liệu.Bằng cách sử dụng các thư viện này, bạn có thể nhanh chóng và dễ dàng thực hiện nhiều tác vụ khoa học dữ liệu, chẳng hạn như làm sạch dữ liệu, phân tích dữ liệu và học máy.
## hashtags
* #Python
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #dữ liệu lớn
* #Datavisualization
=======================================
#Python #library #datascience #Machinelearning #bigdata ## Python Libraries for Data Science
Python is a popular programming language for data science, and there are many libraries available to help you with tasks such as data cleaning, data analysis, and machine learning. In this article, we will discuss some of the most popular Python libraries for data science.
**NumPy**
NumPy is a library for scientific computing in Python. It provides a multidimensional array object, which is similar to a table in a spreadsheet. NumPy arrays are very efficient for storing and manipulating data, and they are used by many other Python libraries for data science.
**Pandas**
Pandas is a library for data analysis in Python. It provides data structures and tools for manipulating and exploring data. Pandas is built on top of NumPy, and it makes it easy to work with tabular data.
**SciPy**
SciPy is a library of scientific computing tools for Python. It includes modules for linear algebra, statistics, optimization, and signal processing. SciPy is often used in conjunction with NumPy and Pandas.
**Matplotlib**
Matplotlib is a library for plotting data in Python. It provides a variety of plotting tools, including charts, graphs, and histograms. Matplotlib is a popular choice for visualizing data in data science projects.
**Seaborn**
Seaborn is a library for statistical data visualization in Python. It builds on top of Matplotlib, and it provides a variety of high-quality statistical plots. Seaborn is a good choice for creating beautiful and informative visualizations of your data.
These are just a few of the many Python libraries that are available for data science. By using these libraries, you can quickly and easily perform a variety of data science tasks, such as data cleaning, data analysis, and machine learning.
## Hashtags
* #Python
* #datascience
* #Machinelearning
* #bigdata
* #Datavisualization
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến cho khoa học dữ liệu và có nhiều thư viện có sẵn để giúp bạn thực hiện các nhiệm vụ như làm sạch dữ liệu, phân tích dữ liệu và học máy.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về một số thư viện Python phổ biến nhất cho khoa học dữ liệu.
** Numpy **
Numpy là một thư viện cho điện toán khoa học trong Python.Nó cung cấp một đối tượng mảng đa chiều, tương tự như một bảng trong bảng tính.Các mảng Numpy rất hiệu quả để lưu trữ và thao tác dữ liệu và chúng được sử dụng bởi nhiều thư viện Python khác cho khoa học dữ liệu.
** Pandas **
Pandas là một thư viện để phân tích dữ liệu trong Python.Nó cung cấp cấu trúc dữ liệu và công cụ để thao tác và khám phá dữ liệu.Pandas được xây dựng trên đỉnh của Numpy và nó giúp bạn dễ dàng làm việc với dữ liệu dạng bảng.
** Scipy **
Scipy là một thư viện các công cụ điện toán khoa học cho Python.Nó bao gồm các mô -đun cho đại số tuyến tính, thống kê, tối ưu hóa và xử lý tín hiệu.Scipy thường được sử dụng cùng với Numpy và Pandas.
** matplotlib **
Matplotlib là một thư viện để vẽ dữ liệu trong Python.Nó cung cấp một loạt các công cụ vẽ đồ thị, bao gồm biểu đồ, đồ thị và biểu đồ.Matplotlib là một lựa chọn phổ biến để trực quan hóa dữ liệu trong các dự án khoa học dữ liệu.
** Seaborn **
Seaborn là một thư viện để trực quan hóa dữ liệu thống kê trong Python.Nó được xây dựng trên đỉnh của matplotlib, và nó cung cấp một loạt các lô thống kê chất lượng cao.Seaborn là một lựa chọn tốt để tạo ra sự trực quan hóa đẹp và nhiều thông tin về dữ liệu của bạn.
Đây chỉ là một vài trong số nhiều thư viện Python có sẵn cho khoa học dữ liệu.Bằng cách sử dụng các thư viện này, bạn có thể nhanh chóng và dễ dàng thực hiện nhiều tác vụ khoa học dữ liệu, chẳng hạn như làm sạch dữ liệu, phân tích dữ liệu và học máy.
## hashtags
* #Python
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #dữ liệu lớn
* #Datavisualization
=======================================
#Python #library #datascience #Machinelearning #bigdata ## Python Libraries for Data Science
Python is a popular programming language for data science, and there are many libraries available to help you with tasks such as data cleaning, data analysis, and machine learning. In this article, we will discuss some of the most popular Python libraries for data science.
**NumPy**
NumPy is a library for scientific computing in Python. It provides a multidimensional array object, which is similar to a table in a spreadsheet. NumPy arrays are very efficient for storing and manipulating data, and they are used by many other Python libraries for data science.
**Pandas**
Pandas is a library for data analysis in Python. It provides data structures and tools for manipulating and exploring data. Pandas is built on top of NumPy, and it makes it easy to work with tabular data.
**SciPy**
SciPy is a library of scientific computing tools for Python. It includes modules for linear algebra, statistics, optimization, and signal processing. SciPy is often used in conjunction with NumPy and Pandas.
**Matplotlib**
Matplotlib is a library for plotting data in Python. It provides a variety of plotting tools, including charts, graphs, and histograms. Matplotlib is a popular choice for visualizing data in data science projects.
**Seaborn**
Seaborn is a library for statistical data visualization in Python. It builds on top of Matplotlib, and it provides a variety of high-quality statistical plots. Seaborn is a good choice for creating beautiful and informative visualizations of your data.
These are just a few of the many Python libraries that are available for data science. By using these libraries, you can quickly and easily perform a variety of data science tasks, such as data cleaning, data analysis, and machine learning.
## Hashtags
* #Python
* #datascience
* #Machinelearning
* #bigdata
* #Datavisualization
