4 gói Python mà mọi người nên biết

1.Mito

Mito là giao diện người dùng của bảng tính cho Python. Bạn có thể gọi Mito vào Máy tính xách tay Jupyter của mình và mỗi chỉnh sửa bạn thực hiện trong giao diện người dùng sẽ tạo ra Python tương đương .

Đây là video demo:

Để cài đặt Mito, hãy sử dụng ba lệnh sau:

python -m pip install mitoinstaller
python -m mitoinstaller install

import mitosheet
mitosheet.sheet()

Bạn có thể định cấu hình bảng tổng hợp Mito bằng cách chọn nút Pivot từ thanh công cụ, sau đó chọn hàng, cột, giá trị và kiểu tổng hợp của bạn.

Mỗi chỉnh sửa trong Mito tạo ra Python tương đương trong ô mã bên dưới. Đây là cách tạo mã nhanh hơn nhiều so với việc liên tục truy cập Stack Overflow để tìm ra cú pháp chính xác.

Bảng tổng hợp ở trên tạo mã này và tự động nhận xét nó!

Mito không chỉ tạo mã cho bảng tổng hợp. Trong Mito, bạn có thể hợp nhất các tập dữ liệu, lọc, sắp xếp, sử dụng các hàm, xem thống kê tóm tắt và hơn thế nữa - và Mito sẽ tạo Python tương đương cho mỗi lần chỉnh sửa này. .

Để tạo một biểu đồ Plotly, tất cả những gì người dùng phải làm là nhấp vào nút biểu đồ và chọn các trục của chúng.

Đây là tài liệu đầy đủ của Mito .

2. Âm mưu

Plotly là thư viện vẽ đồ thị của tương lai. Đây là gói tốt nhất để tạo các biểu đồ và đồ thị tương tác một cách nhanh chóng và dễ dàng . Các gói như matplotlib và seaborn chắc chắn cũng rất trực quan, nhưng chúng thiếu tính tương tác khiến Plotly trở nên mạnh mẽ như vậy.

Để cài đặt Plotly, hãy chạy lệnh sau:

$ pip install plotly==5.2.1

import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(data=go.Bar(y=[2, 3, 1]))
fig.show()

      
                

                    
                    
                
            

3. Dòng chảy căng thẳng

Tensorflow là một gói máy học mã nguồn mở được phát triển ban đầu bởi Google. Nó đã làm cho việc học máy bằng Python dễ tiếp cận hơn nhiều và tiếp tục làm như vậy khi các bản cập nhật mới ra mắt.

Để nhập gói, hãy chạy các lệnh này

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

class SimpleModule(tf.Module):
  def __init__(self, name=None):
    super().__init__(name=name)
    self.a_variable = tf.Variable(5.0, name="train_me")
    self.non_trainable_variable = tf.Variable(5.0, trainable=False, name="do_not_train_me")
  def __call__(self, x):
    return self.a_variable * x + self.non_trainable_variablesimple_module = SimpleModule(name="simple")simple_module(tf.constant(5.0))

Tensorflow cho phép bạn dễ dàng xây dựng mạng nơ-ron. Đây là ảnh chụp màn hình từ hướng dẫn mạng nơ-ron của họ.

Đây là một liên kết đến hướng dẫn đầy đủ.

4. Selen

Lướt web có thể là một phần không thể thiếu trong một số quy trình của Khoa học dữ liệu nhất định. Selenium đang làm cho quá trình này dễ dàng hơn nhiều .

Để cài đặt gói, hãy chạy lệnh sau:

pip install selenium

driver.get("URL")

Tôi hy vọng bạn thấy những gói này hữu ích :)