Skip to main content

2 posts tagged with "python"

View All Tags

Các thư viện Python cần nắm cho từng lĩnh vực

· 2 min read

Python nổi tiếng nhờ hệ sinh thái thư viện phong phú, hỗ trợ mạnh mẽ cho nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là tổng hợp các thư viện quan trọng mà bạn nên biết, kèm hình minh họa cho từng nhóm lĩnh vực.

1. Xử lý dữ liệu & Phân tích dữ liệu​

Xử lý dữ liệu

  • pandas: Xử lý, phân tích dữ liệu dạng bảng (DataFrame).
  • numpy: Tính toán số học hiệu suất cao, thao tác mảng đa chiều.
  • openpyxl, xlrd, xlwt: Đọc/ghi file Excel.
  • csv: Làm việc với file CSV.

2. Khoa học dữ liệu & Machine Learning​

Machine Learning

  • scikit-learn: Thư viện học máy tổng quát.
  • tensorflow, keras, pytorch: Deep Learning.
  • xgboost, lightgbm: Thuật toán boosting mạnh mẽ.
  • statsmodels: Thống kê, mô hình hóa dữ liệu.

3. Vẽ biểu đồ & trực quan hóa dữ liệu​

Biểu đồ

  • matplotlib: Vẽ biểu đồ cơ bản, tuỳ biến cao.
  • seaborn: Biểu đồ đẹp, dễ dùng, mở rộng từ matplotlib.
  • plotly: Biểu đồ tương tác, hỗ trợ web.
  • bokeh: Trực quan hóa dữ liệu lớn, realtime.

4. Lập trình web​

Lập trình web

  • flask: Web framework nhẹ, dễ học.
  • django: Web framework mạnh mẽ, đầy đủ tính năng.
  • fastapi: Xây dựng API nhanh, hiện đại.

5. Tự động hóa & xử lý file​

Tự động hóa

  • os, shutil, pathlib: Làm việc với file, thư mục.
  • requests: Gửi HTTP request, crawl dữ liệu web.
  • beautifulsoup4, lxml: Phân tích HTML/XML.
  • selenium: Tự động hóa trình duyệt web.

6. Xử lý ảnh & video​

Xử lý ảnh

  • opencv: Xử lý ảnh, video, nhận diện đối tượng.
  • pillow (PIL): Xử lý ảnh cơ bản.
  • imageio: Đọc/ghi nhiều định dạng ảnh/video.

7. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)​

NLP

  • nltk: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cơ bản.
  • spacy: NLP hiệu suất cao, dễ dùng.
  • gensim: Xử lý văn bản, topic modeling.
  • transformers: Mô hình ngôn ngữ hiện đại (BERT, GPT, ...).

Bạn có thể tìm hiểu thêm về từng thư viện tại trang chủ hoặc tài liệu chính thức của chúng. Hãy chọn lĩnh vực phù hợp để học sâu hơn!

Hướng dẫn cài đặt Python và chạy file .ipynb trên máy tính

· 2 min read

Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn từng bước cài đặt Python, Jupyter Notebook và cách chạy file notebook (.ipynb) trên máy tính cá nhân.

1. Cài đặt Python​

  • Truy cập trang chủ Python: https://www.python.org/downloads/
  • Tải về phiên bản Python mới nhất phù hợp với hệ điều hành của bạn (Windows/Mac/Linux).
  • Chạy file cài đặt và nhớ tick vào ô "Add Python to PATH" trước khi nhấn Install.

Tải Python

Add Python to PATH

2. Cài đặt Jupyter Notebook​

Sau khi cài xong Python, mở Terminal (CMD/PowerShell trên Windows, Terminal trên Mac/Linux) và chạy lệnh:

pip install notebook

Hoặc bạn có thể cài đặt JupyterLab (phiên bản mới hơn):

pip install jupyterlab

3. Chạy file .ipynb bằng Jupyter Notebook​

  • Mở Terminal/CMD, chuyển đến thư mục chứa file .ipynb của bạn.
  • Gõ lệnh:
jupyter notebook
  • Trình duyệt sẽ tự động mở giao diện Jupyter. Chọn file .ipynb để bắt đầu làm việc.

Giao diện Jupyter Notebook

4. Một số lỗi thường gặp​

  • Lệnh 'pip' không nhận diện: Bạn cần kiểm tra lại biến môi trường PATH hoặc khởi động lại máy.
  • Không mở được Jupyter: Đảm bảo đã cài đúng Python và Jupyter, thử chạy lại lệnh cài đặt.

5. Tài nguyên tham khảo​

Chúc bạn học Python hiệu quả và thành công!

// Hình ảnh minh họa cần được đặt trong thư mục bai-viet/assets với tên tương ứng: python-download.png, python-add-path.png, jupyter-home.png