ຫໍສະຫມຸດ Python
10 ຫໍສະໝຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະ AI
ສາລະບານ
Python ໄດ້ເຕີບໃຫຍ່ຂຶ້ນໃນຄວາມນິຍົມໃນໄລຍະປີທີ່ຜ່ານມາເພື່ອກາຍເປັນຫນຶ່ງໃນພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ນິຍົມທີ່ສຸດສໍາລັບ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ວຽກງານ (ML) ແລະປັນຍາປະດິດ (AI). ມັນໄດ້ປ່ຽນແທນຫລາຍພາສາທີ່ມີຢູ່ໃນອຸດສາຫະກໍາ, ແລະມັນມີປະສິດທິພາບຫຼາຍເມື່ອປຽບທຽບກັບພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມຕົ້ນຕໍເຫຼົ່ານີ້. ນອກຈາກນັ້ນ, ຄໍາສັ່ງທີ່ຄ້າຍຄືກັບພາສາອັງກິດຂອງມັນເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ສໍາລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານຄືກັນ.
ຄຸນສົມບັດພື້ນຖານອີກອັນໜຶ່ງຂອງ Python ທີ່ດຶງເອົາຜູ້ໃຊ້ຫຼາຍຄົນມາໃຊ້ແມ່ນການລວບລວມຫ້ອງສະໝຸດເປີດແຫຼ່ງທີ່ກວ້າງຂວາງ. ຫ້ອງສະຫມຸດເຫຼົ່ານີ້ສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້ໂດຍນັກຂຽນໂປລແກລມທຸກລະດັບປະສົບການສໍາລັບວຽກງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ ML ແລະ AI, ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ຮູບພາບແລະການຈັດການຂໍ້ມູນ, ແລະອື່ນໆອີກ.
ເປັນຫຍັງ Python ສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະ AI?
ຫ້ອງສະຫມຸດ open-source ຂອງ Python ບໍ່ແມ່ນລັກສະນະດຽວທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນເອື້ອອໍານວຍສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະວຽກງານ AI. Python ຍັງມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍ ແລະມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສູງ, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າມັນຍັງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ຄຽງຄູ່ກັບພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມອື່ນໆໃນເວລາທີ່ຈໍາເປັນ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ມັນສາມາດປະຕິບັດງານໄດ້ໃນເກືອບທຸກ OS ແລະເວທີໃນຕະຫຼາດ.
ການປະຕິບັດເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກແລະລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດໃຊ້ເວລາຫຼາຍ, ແຕ່ Python ສະເຫນີຫລາຍຊຸດທີ່ຫຼຸດລົງໃນເລື່ອງນີ້. ມັນຍັງເປັນພາສາການຂຽນໂປລແກລມແບບວັດຖຸ (OOP), ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ມັນເປັນປະໂຫຍດທີ່ສຸດສໍາລັບການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະການຈັດປະເພດ.
ປັດໄຈອື່ນທີ່ເຮັດໃຫ້ Python ມີຄວາມເອື້ອອໍານວຍ, ໂດຍສະເພາະກັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ, ແມ່ນຊຸມຊົນຜູ້ໃຊ້ທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ. ເນື່ອງຈາກມັນເປັນຫນຶ່ງໃນພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ເຕີບໂຕໄວທີ່ສຸດໃນໂລກ, ຈໍານວນຜູ້ພັດທະນາແລະບໍລິການພັດທະນາ Python ໄດ້ລະເບີດຂຶ້ນ. ຊຸມຊົນ Python ກໍາລັງເຕີບໂຕຄຽງຄູ່ກັບພາສາ, ສະມາຊິກທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວສະເຫມີຊອກຫາການນໍາໃຊ້ມັນເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາໃຫມ່ໃນທຸລະກິດ.
ຕອນນີ້ເຈົ້າຮູ້ວ່າເປັນຫຍັງ Python ເປັນພາສາການຂຽນໂປລແກລມອັນດັບຫນຶ່ງ, ນີ້ແມ່ນ 10 ຫໍສະຫມຸດ python ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະ AI:
1. ຕົວເລກ
NumPy ໄດ້ຖືກພິຈາລະນາຢ່າງກວ້າງຂວາງວ່າເປັນຫ້ອງສະຫມຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະ AI. ມັນເປັນຫ້ອງສະຫມຸດຕົວເລກແຫຼ່ງເປີດທີ່ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປະຕິບັດການປະຕິບັດທາງຄະນິດສາດໃນ matrices ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. NumPy ແມ່ນຖືວ່າເປັນຫ້ອງສະຫມຸດວິທະຍາສາດທີ່ໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ, ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼາຍອີງໃສ່ມັນເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນ.
NumPy arrays ຕ້ອງການພື້ນທີ່ຈັດເກັບຂໍ້ມູນໜ້ອຍກວ່າລາຍຊື່ Python ອື່ນໆ, ແລະພວກມັນໄວກວ່າ ແລະສະດວກກວ່າທີ່ຈະໃຊ້. ທ່ານສາມາດຈັດການຂໍ້ມູນໃນ matrix, transpose ມັນ, ແລະ reshape ມັນກັບ NumPy. ທັງຫມົດ, NumPy ເປັນທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ຈະເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງເຄື່ອງຈັກການຮຽນຮູ້ແບບຈໍາລອງໂດຍບໍ່ມີການເຮັດວຽກທີ່ສັບສົນຫຼາຍເກີນໄປ.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ NumPy:
- ວັດຖຸອະເຣ N-ມິຕິລະດັບປະສິດທິພາບສູງ.
- ການຫມູນໃຊ້ຮູບຮ່າງ.
- ການທໍາຄວາມສະອາດ / ການຈັດການຂໍ້ມູນ.
- ການດໍາເນີນງານທາງສະຖິຕິ ແລະພຶດຊະຄະນິດເສັ້ນຊື່.
2. SciPy
SciPy ເປັນຫ້ອງສະໝຸດແຫຼ່ງເປີດຟຣີທີ່ອີງໃສ່ NumPy. ມັນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສໍາລັບຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ສາມາດປະຕິບັດການຄິດໄລ່ທາງວິທະຍາສາດແລະດ້ານວິຊາການ. SciPy ຍັງມາພ້ອມກັບໂມດູນທີ່ຝັງໄວ້ສໍາລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງ array ແລະ linear algebra, ຄືກັນກັບ NumPy.
ພາສາການຂຽນໂປລແກລມປະກອບມີຫນ້າທີ່ທັງຫມົດຂອງ NumPy, ແຕ່ມັນປ່ຽນໃຫ້ເຂົາເຈົ້າເປັນເຄື່ອງມືທາງວິທະຍາສາດທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້. ມັນມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການຫມູນໃຊ້ຮູບພາບແລະສະຫນອງລັກສະນະການປຸງແຕ່ງພື້ນຖານສໍາລັບຫນ້າທີ່ຄະນິດສາດໃນລະດັບສູງ, ບໍ່ແມ່ນວິທະຍາສາດ.
SciPy ແມ່ນໜຶ່ງໃນຫໍສະໝຸດ Python ພື້ນຖານຍ້ອນບົດບາດຂອງມັນໃນການວິເຄາະວິທະຍາສາດ ແລະວິສະວະກຳ.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ SciPy:
- ໃຊ້ງ່າຍ.
- ການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນ ແລະການຈັດການ.
- ການວິເຄາະທາງວິທະຍາສາດ ແລະດ້ານວິຊາການ.
- ຄິດໄລ່ຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່.
3. ເທອາໂນ
ຫໍສະຫມຸດ Python ການຄິດໄລ່ຕົວເລກ, Theano ໄດ້ຖືກພັດທະນາໂດຍສະເພາະສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ມັນເຮັດໃຫ້ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ຄໍານິຍາມ, ແລະການປະເມີນຜົນຂອງການສະແດງອອກທາງຄະນິດສາດແລະການຄິດໄລ່ matrix. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ການຈ້າງງານຂອງ arrays ມິຕິເພື່ອສ້າງຕົວແບບການຮຽນຮູ້ເລິກ.
Theano ເປັນຫ້ອງສະຫມຸດທີ່ສະເພາະສູງ, ແລະມັນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະການພັດທະນາການຮຽນຮູ້ເລິກແລະການຂຽນໂປລແກລມ. ມັນສະຫນັບສະຫນູນການເຊື່ອມໂຍງກັບ NumPy ແລະສາມາດນໍາໃຊ້ກັບຫນ່ວຍປະມວນຜົນກາຟິກ (GPU) ແທນທີ່ຈະເປັນຫນ່ວຍປະມວນຜົນກາງ (CPU), ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ການຄິດໄລ່ຂໍ້ມູນຫຼາຍໄວຂຶ້ນ 140 ເທົ່າ.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ Theano:
- ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງໃນຕົວແລະເຄື່ອງມືການທົດສອບຫນ່ວຍງານ.
- ການປະເມີນຜົນໄວແລະຄວາມຫມັ້ນຄົງ.
- ການຄິດໄລ່ຂໍ້ມູນຫຼາຍ.
- ການຄິດໄລ່ທາງຄະນິດສາດທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ.
4. Pandas
ຫໍສະຫມຸດ Python ຊັ້ນນໍາອີກອັນຫນຶ່ງໃນຕະຫຼາດແມ່ນ Pandas, ເຊິ່ງມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ມັນເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຫ້ອງສະຫມຸດການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ວິເຄາະແລະຈັດການຂໍ້ມູນ, ແລະມັນຊ່ວຍໃຫ້ນັກພັດທະນາສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ງ່າຍກັບຂໍ້ມູນຫຼາຍມິຕິທີ່ມີໂຄງສ້າງແລະແນວຄວາມຄິດຊຸດເວລາ.
ຫ້ອງສະຫມຸດ Pandas ສະເຫນີວິທີທີ່ໄວແລະມີປະສິດທິພາບໃນການຄຸ້ມຄອງແລະຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນໂດຍການສະຫນອງ Series ແລະ DataFrames, ເຊິ່ງເປັນຕົວແທນຂອງຂໍ້ມູນຢ່າງມີປະສິດທິພາບໃນຂະນະທີ່ຍັງຈັດການມັນດ້ວຍວິທີຕ່າງໆ.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍ Pandas:
- ດັດສະນີຂໍ້ມູນ.
- ການຈັດຮຽງຂໍ້ມູນ
- ການເຊື່ອມໂຍງ / ການເຂົ້າຮ່ວມຂອງຊຸດຂໍ້ມູນ.
- ການຈັດການຂໍ້ມູນ ແລະການວິເຄາະ.
5. TensorFlow
ຫໍສະໝຸດ Python ທີ່ບໍ່ເສຍຄ່າ ແລະແຫຼ່ງເປີດອີກອັນໜຶ່ງ, TensorFlow ມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ແຕກຕ່າງໄດ້. ຫ້ອງສະຫມຸດປະກອບດ້ວຍການລວບລວມຂອງເຄື່ອງມືແລະຊັບພະຍາກອນທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການກໍ່ສ້າງແບບຈໍາລອງ DL ແລະ ML, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບເຄືອຂ່າຍ neural.
TensorFlow ປະກອບດ້ວຍສະຖາປັດຕະຍະກໍາແລະກອບທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດດໍາເນີນການໃນເວທີການຄິດໄລ່ຕ່າງໆເຊັ່ນ CPU ແລະ GPU. ດ້ວຍວ່າ, ມັນປະຕິບັດໄດ້ດີທີ່ສຸດເມື່ອດໍາເນີນການຢູ່ໃນຫນ່ວຍປະມວນຜົນ tensor (TPU). ຫ້ອງສະຫມຸດ Python ມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປະຕິບັດການຮຽນຮູ້ເສີມໃນຮູບແບບ ML ແລະ DL, ແລະທ່ານສາມາດເບິ່ງເຫັນຕົວແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໂດຍກົງ.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ TensorFlow:
- ສະຖາປັດຕະຍະກໍາແລະກອບທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ.
- ແລ່ນຢູ່ໃນຫຼາຍໆເວທີການຄິດໄລ່.
- ຄວາມສາມາດ abstraction
- ຄຸ້ມຄອງເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກ.
6. Keras
Keras ເປັນຫ້ອງສະຫມຸດ Python ແຫຼ່ງເປີດເພື່ອແນໃສ່ການພັດທະນາແລະການປະເມີນຜົນຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ພາຍໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກ. ມັນມີຄວາມສາມາດແລ່ນຢູ່ເທິງສຸດຂອງ Theano ແລະ Tensorflow, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າມັນສາມາດຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ມີລະຫັດພຽງເລັກນ້ອຍ.
ຫໍສະໝຸດ Keras ມັກຈະເປັນທີ່ຕ້ອງການເນື່ອງຈາກມັນເປັນແບບໂມດູລາ, ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້, ແລະມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ສໍາລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ. ມັນຍັງສາມາດປະສົມປະສານກັບຈຸດປະສົງ, ຊັ້ນ, ຕົວເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ແລະຟັງຊັນການເປີດໃຊ້ງານ. Keras ເຮັດວຽກຢູ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມຕ່າງໆ ແລະສາມາດແລ່ນໃນ CPU ແລະ GPUs. ມັນຍັງສະຫນອງຫນຶ່ງໃນຂອບເຂດທີ່ກວ້າງທີ່ສຸດສໍາລັບປະເພດຂໍ້ມູນ.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ Keras:
- ການລວມຂໍ້ມູນ.
- ການພັດທະນາຊັ້ນປະສາດ.
- ສ້າງແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເລິກ ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
- ການເປີດໃຊ້ງານແລະຫນ້າທີ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ.
7. PyTorch
ທາງເລືອກອີກອັນໜຶ່ງສຳລັບຫ້ອງສະໝຸດ Python ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງເປີດແຫຼ່ງແມ່ນ PyTorch, ເຊິ່ງອີງໃສ່ Torch, ກອບພາສາການຂຽນໂປລແກລມ C. PyTorch ເປັນຫ້ອງສະຫມຸດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດປະສົມປະສານກັບຫ້ອງສະຫມຸດ Python ອື່ນໆເຊັ່ນ NumPy. ຫ້ອງສະຫມຸດສາມາດສ້າງກາຟການຄິດໄລ່ທີ່ສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້ໃນຂະນະທີ່ໂຄງການກໍາລັງເຮັດວຽກ. ມັນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ ML ແລະ DL ເຊັ່ນ ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ແລະ ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ.
ບາງຈຸດຂາຍຕົ້ນຕໍຂອງ PyTorch ປະກອບມີການປະຕິບັດຄວາມໄວສູງຂອງມັນ, ເຊິ່ງມັນສາມາດບັນລຸໄດ້ເຖິງແມ່ນວ່າຈະຈັດການກາຟທີ່ຫນັກຫນ່ວງ. ມັນຍັງເປັນຫ້ອງສະຫມຸດທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ສາມາດດໍາເນີນການກ່ຽວກັບໂປເຊດເຊີທີ່ງ່າຍດາຍຫຼື CPUs ແລະ GPUs. PyTorch ມີ APIs ທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຂະຫຍາຍຫ້ອງສະຫມຸດໄດ້, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຊຸດເຄື່ອງມືພາສາທໍາມະຊາດ.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ PyTorch:
- ການແຈກຢາຍທາງສະຖິຕິແລະການດໍາເນີນງານ.
- ຄວບຄຸມຊຸດຂໍ້ມູນ.
- ການພັດທະນາແບບຈໍາລອງ DL.
- ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສູງ.
ໃນເບື້ອງຕົ້ນເປັນການຂະຫຍາຍຂອງພາກສ່ວນທີສາມໃຫ້ກັບຫ້ອງສະຫມຸດ SciPy, Scikit-learn ປະຈຸບັນເປັນຫ້ອງສະຫມຸດ Python ແບບດ່ຽວໃນ Github. ມັນຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍບໍລິສັດໃຫຍ່ເຊັ່ນ Spotify, ແລະມີປະໂຫຍດຫຼາຍຢ່າງໃນການນໍາໃຊ້ມັນ. ສໍາລັບອັນຫນຶ່ງ, ມັນເປັນປະໂຫຍດສູງສໍາລັບລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຄລາສສິກ, ເຊັ່ນ: ສໍາລັບການກວດສອບ spam, ການຮັບຮູ້ຮູບພາບ, ການສ້າງການຄາດຄະເນແລະການແບ່ງສ່ວນຂອງລູກຄ້າ.
ອີກປະການຫນຶ່ງຂອງຈຸດຂາຍຕົ້ນຕໍຂອງ Scikit-learn ແມ່ນວ່າມັນສາມາດຕິດຕໍ່ກັນໄດ້ງ່າຍກັບເຄື່ອງມື stack SciPy ອື່ນໆ. Scikit-learn ມີການໂຕ້ຕອບທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ແລະສອດຄ່ອງທີ່ເຮັດໃຫ້ທ່ານແບ່ງປັນແລະນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນໄດ້ງ່າຍ.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ Scikit-learn:
- ການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ ແລະການສ້າງແບບຈໍາລອງ.
- ຂັ້ນຕອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຈາກຈຸດຈົບ.
- ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນລ່ວງໜ້າ.
- ການຄັດເລືອກຕົວແບບ.
9. matplotlib
Matplotlib ແມ່ນຄວາມສາມັກຄີຂອງ NumPy ແລະ SciPy, ແລະມັນໄດ້ຖືກອອກແບບເພື່ອທົດແທນຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະນໍາໃຊ້ພາສາສະຖິຕິ MATLAB ທີ່ເປັນເຈົ້າຂອງ. ຫ້ອງສະໝຸດທີ່ສົມບູນແບບ, ຟຣີ ແລະເປີດແຫຼ່ງແມ່ນໃຊ້ເພື່ອສ້າງພາບສະຖິດ, ເຄື່ອນໄຫວ, ແລະການໂຕ້ຕອບໃນ Python.
ຫ້ອງສະຫມຸດ Python ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນກ່ອນທີ່ຈະຍ້າຍມັນໄປສູ່ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແລະການຝຶກອົບຮົມສໍາລັບວຽກງານການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ມັນອີງໃສ່ຊຸດເຄື່ອງມື Python GUI ເພື່ອຜະລິດແຜນຜັງແລະກາຟທີ່ມີ APIs ຮັດກຸມ. ມັນຍັງສະຫນອງການໂຕ້ຕອບທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບ MATLAB ເພື່ອໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດປະຕິບັດວຽກງານທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບ MATLAB.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ Matplotlib:
- ສ້າງແຜນຜັງຄຸນນະພາບສິ່ງພິມ.
- ປັບແຕ່ງຮູບແບບພາບ ແລະໂຄງຮ່າງ.
- ສົ່ງອອກໄປຍັງຮູບແບບໄຟລ໌ຕ່າງໆ.
- ຕົວເລກການໂຕ້ຕອບທີ່ສາມາດຊູມ, ເລື່ອນ, ແລະອັບເດດ.
10. ພາຍໃນຂອບເຂດ
ການປິດບັນຊີລາຍຊື່ຂອງ 10 ຫ້ອງສະຫມຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງພວກເຮົາສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະ AI ແມ່ນ Plotly, ເຊິ່ງເປັນຫ້ອງສະຫມຸດຮູບພາບທີ່ບໍ່ເສຍຄ່າແລະເປີດແຫຼ່ງອື່ນ. ມັນມີຄວາມນິຍົມສູງໃນບັນດານັກພັດທະນາຍ້ອນຕາຕະລາງຄຸນນະພາບສູງ, ເລິກເຊິ່ງ, ແລະມີການຈັດພິມ. ບາງສ່ວນຂອງຕາຕະລາງທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ໂດຍຜ່ານ Plotly ປະກອບມີ boxplots, ແຜນທີ່ຄວາມຮ້ອນ, ແລະຕາຕະລາງຟອງ.
Plotly ແມ່ນຫນຶ່ງໃນເຄື່ອງມືການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນທີ່ດີທີ່ສຸດໃນຕະຫຼາດ, ແລະມັນຖືກສ້າງຂຶ້ນຢູ່ເທິງສຸດຂອງ D3.js, HTML, ແລະ CSS visualization toolkit. ຂຽນໃນ Python, ມັນໃຊ້ກອບ Django ແລະສາມາດຊ່ວຍສ້າງກາຟການໂຕ້ຕອບ. ມັນເຮັດວຽກຢູ່ໃນເຄື່ອງມືການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະການເບິ່ງເຫັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດນໍາເຂົ້າຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນຕາຕະລາງໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ. ທ່ານຍັງສາມາດໃຊ້ Plotly ເພື່ອສ້າງແຖບເລື່ອນ ແລະແຜງໜ້າປັດໄດ້.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ Plotly:
- ຕາຕະລາງແລະ dashboards.
- Snapshot engine.
- ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ສໍາລັບ Python.
- ນໍາເຂົ້າຂໍ້ມູນເຂົ້າໃນຕາຕະລາງໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ.
Alex McFarland ເປັນນັກຂຽນໃນ Brazil ທີ່ກວມເອົາການພັດທະນາຫລ້າສຸດຂອງປັນຍາປະດິດ. ລາວໄດ້ເຮັດວຽກກັບບໍລິສັດ AI ຊັ້ນນໍາແລະສິ່ງພິມທົ່ວໂລກ.