10 ຫໍສະໝຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະ AI

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. ທ່ານ​ສາ​ມາດ​ຈັດ​ການ​ຂໍ້​ມູນ​ໃນ matrix​, transpose ມັນ​, ແລະ reshape ມັນ​ກັບ 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.
• ການ​ປະ​ເມີນ​ຜົນ​ໄວ​ແລະ​ຄວາມ​ຫມັ້ນ​ຄົງ​.
• ການ​ຄິດ​ໄລ່​ຂໍ້​ມູນ​ຫຼາຍ​.
• ການຄິດໄລ່ທາງຄະນິດສາດທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ.

4. Pandas

ຫໍສະຫມຸດ Python ຊັ້ນນໍາອີກອັນຫນຶ່ງໃນຕະຫຼາດແມ່ນ Pandas, ເຊິ່ງມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ມັນເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຫ້ອງສະຫມຸດການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ວິເຄາະແລະຈັດການຂໍ້ມູນ, ແລະມັນຊ່ວຍໃຫ້ນັກພັດທະນາສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ງ່າຍກັບຂໍ້ມູນຫຼາຍມິຕິທີ່ມີໂຄງສ້າງແລະແນວຄວາມຄິດຊຸດເວລາ. 

ຫ້ອງສະຫມຸດ Pandas ສະເຫນີວິທີທີ່ໄວແລະມີປະສິດທິພາບໃນການຄຸ້ມຄອງແລະຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນໂດຍການສະຫນອງ Series ແລະ DataFrames, ເຊິ່ງເປັນຕົວແທນຂອງຂໍ້ມູນຢ່າງມີປະສິດທິພາບໃນຂະນະທີ່ຍັງຈັດການມັນດ້ວຍວິທີຕ່າງໆ. 

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍ Pandas:

• ດັດສະນີຂໍ້ມູນ.
• ການຈັດຮຽງຂໍ້ມູນ
• ການ​ເຊື່ອມ​ໂຍງ / ການ​ເຂົ້າ​ຮ່ວມ​ຂອງ​ຊຸດ​ຂໍ້​ມູນ​.
• 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. 

8. Scikit- ຮຽນຮູ້

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.