Hướng dẫn what are the top 10 python libraries? - 10 thư viện python hàng đầu là gì?

10 thư viện Python hàng đầu:

Python là một đại dương của các thư viện phục vụ các mục đích khác nhau và là một nhà phát triển Python, bạn phải có kiến ​​thức đúng đắn về những người giỏi nhất. Để giúp bạn trong việc này, đây là một bài viết mang đến cho bạn 10 thư viện Python hàng đầu để học máy:

• Tensorflow
• Scikit-Learn
• Numpy
• Keras
• Pytorch
• LIGHTGBM
• Eli5
• Scipy
• Theano
• Gấu trúc

Giới thiệu

Có rất nhiều lý do tại sao Python phổ biến trong số các nhà phát triển và một trong số đó là nó có một bộ sưu tập thư viện lớn đáng kinh ngạc mà người dùng có thể làm việc. Để tìm hiểu thêm về Python, bạn có thể tham gia khóa học chứng nhận Python của chúng tôi ngay hôm nay.

Dưới đây là một vài lý do quan trọng là tại sao Python là phổ biến:

• Python có một bộ sưu tập thư viện khổng lồ.
• Python là ngôn ngữ lập trình cấp độ của người mới bắt đầu vì nó đơn giản và dễ dàng.
• Từ việc phát triển đến triển khai và duy trì Python muốn các nhà phát triển của họ có năng suất cao hơn.
• Tính di động là một lý do khác cho sự phổ biến rất lớn của Python.
• Cú pháp lập trình Python rất đơn giản để học và ở cấp độ cao khi chúng ta so sánh nó với C, Java và C ++.

Do đó, chỉ có một vài dòng mã tạo ra các ứng dụng mới.

Sự đơn giản của & nbsp; Python & nbsp; đã thu hút nhiều nhà phát triển tạo ra các thư viện mới để học máy. Bởi vì bộ sưu tập các thư viện khổng lồ Python đang trở nên cực kỳ phổ biến trong & NBSP; các chuyên gia học máy.

Tìm hiểu đào tạo Python của chúng tôi ở các thành phố/quốc gia hàng đầu

Vì vậy, thư viện đầu tiên trong blog 10 thư viện Python hàng đầu của chúng tôi là TensorFlow.

Tensorflow

Tensorflow là gì?

Nếu bạn hiện đang làm việc trong một dự án học máy ở Python, thì bạn có thể đã nghe về thư viện nguồn mở phổ biến này được gọi là Tensorflow.

Thư viện này được phát triển bởi Google phối hợp với Brain Team. TensorFlow là một phần của hầu hết mọi ứng dụng Google cho học máy.

TensorFlow hoạt động giống như một thư viện tính toán để viết các thuật toán mới liên quan đến một số lượng lớn các hoạt động tenxơ, vì các mạng thần kinh có thể dễ dàng được biểu thị dưới dạng đồ thị tính toán mà chúng có thể được triển khai bằng cách sử dụng TensorFlow như một loạt các hoạt động trên các tencors. Thêm vào đó, tenxơ là ma trận N chiều đại diện cho dữ liệu của bạn.

Các tính năng của Tensorflow

TensorFlow được tối ưu hóa cho tốc độ, nó sử dụng các kỹ thuật như XLA cho các hoạt động đại số tuyến tính nhanh.

1. Cấu trúc đáp ứng

Với TensorFlow, chúng ta có thể dễ dàng hình dung từng phần của biểu đồ không phải là tùy chọn trong khi sử dụng & nbsp; numpy & nbsp; hoặc & nbsp; scikit.

2. Linh hoạt

Một trong những tính năng TensorFlow rất quan trọng là nó linh hoạt trong khả năng hoạt động của nó, có nghĩa là nó có mô -đun và các phần của nó mà bạn muốn tạo ra độc lập, nó cung cấp cho bạn tùy chọn đó.

3. Dễ dàng huấn luyện

Nó có thể dễ dàng đào tạo trên CPU cũng như & nbsp; GPU & nbsp; cho điện toán phân tán.

4. Đào tạo mạng lưới thần kinh song song

TensorFlow cung cấp đường ống theo nghĩa là bạn có thể đào tạo nhiều & NBSP; GPU NBUS và NBSP; GPU làm cho các mô hình rất hiệu quả trên các hệ thống quy mô lớn.

5. Cộng đồng lớn

Không cần phải nói, nếu nó được phát triển bởi Google, đã có một nhóm lớn các kỹ sư phần mềm làm việc về cải thiện ổn định liên tục.

6. Nguồn mở

Điều tốt nhất về thư viện máy học này là nó là nguồn mở để bất kỳ ai cũng có thể sử dụng nó miễn là họ có kết nối internet.

Việc sử dụng tenorflow?

Bạn đang sử dụng TensorFlow hàng ngày nhưng gián tiếp với các ứng dụng như Google Voice Search hoặc Google Photos. Đây là & nbsp; Ứng dụng của Tensorflow.

Tất cả các thư viện được tạo trong TensorFlow được viết bằng C và C ++. Tuy nhiên, nó có một mặt trước phức tạp & nbsp; cho Python. Mã Python của bạn sẽ được biên dịch và sau đó được thực thi trên công cụ thực thi phân tán TensorFlow được xây dựng bằng C và C ++.

Số lượng ứng dụng của Tensorflow là không giới hạn theo nghĩa đen và đó là vẻ đẹp của Tensorflow.

Vì vậy, tiếp theo trên 10 thư viện Python hàng đầu này Blog Chúng tôi có Scikit-Learn!

Scikit-Learn

Scikit-learn là gì?

Nó là một thư viện Python được liên kết với Numpy và Scipy. & NBSP; Nó được coi là một trong những thư viện tốt nhất để làm việc với dữ liệu phức tạp.It is considered as one of the best libraries for working with complex data.

Có rất nhiều thay đổi được thực hiện trong thư viện này. Một sửa đổi là tính năng xác thực chéo, cung cấp khả năng sử dụng nhiều hơn một số liệu. Rất nhiều phương pháp đào tạo như hồi quy hậu cần và hàng xóm gần nhất đã nhận được một số cải tiến nhỏ.

Các tính năng của Scikit-Learn

1. Xác nhận chéo: & NBSP; Có nhiều phương pháp khác nhau để kiểm tra độ chính xác của các mô hình được giám sát trên dữ liệu chưa thấy. There are various methods to check the accuracy of supervised models on unseen data.

2. Thuật toán học không được giám sát: & nbsp; một lần nữa có một thuật toán lớn & nbsp; lây lan của các thuật toán trong việc cung cấp - bắt đầu từ phân cụm, phân tích nhân tố, phân tích thành phần chính sang mạng lưới thần kinh không được giám sát. Again there is a large spread of algorithms in the offering – starting from clustering, factor analysis, principal component analysis to unsupervised neural networks.

3. Khai thác tính năng: & nbsp; hữu ích để trích xuất các tính năng từ hình ảnh và văn bản (ví dụ: túi từ) Useful for extracting features from images and text (e.g. Bag of words)

Chúng ta đang sử dụng Scikit-learn ở đâu?

Nó chứa rất nhiều thuật toán để thực hiện các tác vụ khai thác dữ liệu và học máy tiêu chuẩn như giảm kích thước, phân loại, hồi quy, phân cụm và lựa chọn mô hình.

Vì vậy, tiếp theo trên blog 10 thư viện Python hàng đầu này, chúng tôi có Numpy!

Numpy

Numpy là gì?

Numpy được coi là một trong những thư viện học máy phổ biến nhất trong Python.

TensorFlow và các thư viện khác sử dụng Numpy trong nội bộ để thực hiện nhiều hoạt động trên các tenxơ. Giao diện mảng là tính năng tốt nhất và quan trọng nhất của Numpy.

Các tính năng của Numpy

1. Tương tác: Numpy rất tương tác và dễ sử dụng. Numpy is very interactive and easy to use.
2. Toán học: Làm cho việc triển khai toán học phức tạp rất đơn giản. Makes complex mathematical implementations very simple.
3. Trực quan: Làm cho mã hóa thực sự dễ dàng và nắm bắt các khái niệm là dễ dàng. Makes coding real easy and grasping the concepts is easy.
4. Rất nhiều tương tác: Được sử dụng rộng rãi, do đó rất nhiều đóng góp nguồn mở. Widely used, hence a lot of open source contribution.

Công dụng của Numpy?

Giao diện này có thể được sử dụng để thể hiện hình ảnh, sóng âm và các luồng thô nhị phân khác dưới dạng một mảng các số thực theo chiều n.

Để thực hiện thư viện này để học máy có kiến ​​thức về Numpy là rất quan trọng đối với các nhà phát triển Stack Full Stack.

Vì vậy, tiếp theo trên blog 10 thư viện Python hàng đầu này, chúng tôi có Keras!

Keras

Keras là gì?

Keras được coi là một trong những thư viện học máy tuyệt vời nhất trong Python. Nó cung cấp một cơ chế dễ dàng hơn để thể hiện các mạng thần kinh. & NBSP; Keras cũng cung cấp một số tiện ích tốt nhất để biên dịch các mô hình, xử lý các bộ dữ liệu, trực quan hóa đồ thị và nhiều hơn nữa.Keras also provides some of the best utilities for compiling models, processing data-sets, visualization of graphs, and much more.

Trong phần phụ trợ, Keras sử dụng Theano hoặc Tensorflow trong nội bộ. Một số mạng lưới thần kinh phổ biến nhất như CNTK cũng có thể được sử dụng. & NBSP; Keras tương đối chậm khi chúng ta so sánh nó với các thư viện máy học khác. Bởi vì nó tạo ra một biểu đồ tính toán bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng back-end và sau đó sử dụng nó để thực hiện các hoạt động. Tất cả các mô hình trong Keras đều có thể di động.

Các tính năng của Keras

• Nó chạy trơn tru trên cả CPU và GPU.
• Keras hỗ trợ hầu hết các mô hình của mạng lưới thần kinh - kết nối đầy đủ, tích chập, gộp, tái phát, nhúng, v.v ... Hơn nữa, các mô hình này có thể được kết hợp để xây dựng các mô hình phức tạp hơn.
• Keras, là mô -đun trong tự nhiên, & nbsp; là vô cùng biểu cảm, linh hoạt và thích hợp cho nghiên cứu sáng tạo.
• Keras là một khung hoàn toàn dựa trên Python, giúp dễ dàng gỡ lỗi và khám phá.

Chúng ta đang sử dụng keras ở đâu?

Bạn đã liên tục tương tác với các tính năng được xây dựng với Keras - nó được sử dụng tại Netflix, Uber, Yelp, Instacart, ZocDoc, Square và nhiều người khác. Nó đặc biệt phổ biến trong số các công ty khởi nghiệp đặt học tập sâu vào cốt lõi của các sản phẩm của họ.

Kera chứa nhiều triển khai các khối xây dựng mạng lưới thần kinh thường được sử dụng như các lớp, & nbsp; Mục tiêu, & NBSP; Các chức năng kích hoạt, & nbsp; Optimizer & nbsp; và một loạt các công cụ để làm việc với dữ liệu hình ảnh và văn bản dễ dàng hơn. & NBSP;

Thêm vào đó, nó cung cấp nhiều bộ dữ liệu được xử lý trước và các mô hình được đào tạo trước như MNIST, VGG, Inception, Squeezenet, Resnet, v.v.

Keras cũng là một yêu thích trong số các nhà nghiên cứu học tập sâu, đứng ở vị trí thứ 2. Keras cũng đã được các nhà nghiên cứu tại các tổ chức khoa học lớn, ở Partic, Ular Cern và NASA áp dụng.

Vì vậy, tiếp theo trên blog 10 thư viện Python hàng đầu này, chúng tôi có Pytorch!

Pytorch

Pytorch là gì?

Pytorch là thư viện máy học lớn nhất cho phép các nhà phát triển thực hiện các tính toán tenxơ tăng tốc GPU, tạo ra các biểu đồ tính toán động và tự động tính độ dốc. Khác với điều này, Pytorch cung cấp các API phong phú để giải quyết các vấn đề ứng dụng liên quan đến mạng lưới thần kinh.

Thư viện máy học này dựa trên ngọn đuốc, một thư viện máy nguồn mở được triển khai trong C với một trình bao bọc trong LUA.

Thư viện máy này ở Python đã được giới thiệu vào năm 2017, và kể từ khi thành lập, thư viện đang trở nên phổ biến và thu hút số lượng nhà phát triển máy học ngày càng tăng.

Các tính năng của Pytorch

Front-end

Một mặt trước lai mới cung cấp tính dễ sử dụng và linh hoạt ở chế độ háo hức, trong khi chuyển tiếp đến chế độ đồ thị để tăng tốc độ, tối ưu hóa và chức năng trong môi trường thời gian chạy C ++.

Đào tạo phân phối

Tối ưu hóa hiệu suất trong cả nghiên cứu và sản xuất bằng cách tận dụng hỗ trợ bản địa để thực hiện không đồng bộ các hoạt động tập thể và giao tiếp ngang hàng có thể truy cập được từ Python và C ++.

Python đầu tiên

Pytorch không phải là một python liên kết thành khung C ++ nguyên khối. Nó được xây dựng để được tích hợp sâu vào Python để nó có thể được sử dụng với các thư viện và các gói phổ biến như Cython và Numba.

Thư viện và công cụ

Một cộng đồng tích cực gồm các nhà nghiên cứu và phát triển đã xây dựng một hệ sinh thái phong phú các công cụ và thư viện để mở rộng pytorch và hỗ trợ phát triển trong các lĩnh vực từ tầm nhìn máy tính đến học tập củng cố.

Ứng dụng của Pytorch?

Pytorch chủ yếu được sử dụng cho các ứng dụng như & NBSP; xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Nó được phát triển chủ yếu bởi nhóm nghiên cứu thông minh nhân tạo của Facebook và & nbsp; phần mềm Uber của PYRO, cho & NBSP; Lập trình xác suất & NBSP; được xây dựng trên nó.

Pytorch đang vượt trội so với tenorflow theo nhiều cách và nó đang thu hút rất nhiều sự chú ý trong những ngày gần đây.

Bạn có thể xem blog Pytorch hoặc Tensorflow & NBSP; để tìm hiểu cái nào tốt hơn cho bạn.PyTorch or TensorFlow blog to find out which is better for you.

Vì vậy, tiếp theo trên blog 10 thư viện Python hàng đầu này, chúng tôi có LIGHTGBM!

LIGHTGBM

LightGBM là gì?

Gradient Boosting là một trong những thư viện học máy tốt nhất và phổ biến nhất, giúp các nhà phát triển xây dựng các thuật toán mới bằng cách sử dụng các mô hình cơ bản được xác định lại và cụ thể là cây quyết định. Do đó, có các thư viện đặc biệt có sẵn để thực hiện nhanh chóng và hiệu quả phương pháp này.

Các thư viện này là LightGBM, XGBOOST và Catboost. Tất cả các thư viện này là đối thủ cạnh tranh giúp giải quyết một vấn đề chung và có thể được sử dụng theo cách gần như tương tự.

Các tính năng của LightGBM

Tính toán rất nhanh đảm bảo hiệu quả sản xuất cao.

Trực giác, do đó làm cho nó thân thiện với người dùng.

Đào tạo nhanh hơn nhiều thư viện học tập sâu khác.

Sẽ không tạo ra lỗi khi bạn xem xét các giá trị NAN và các giá trị kinh điển khác.

Các ứng dụng của LightGBM là gì?

Các thư viện này cung cấp các triển khai tăng cường có thể mở rộng, tối ưu hóa và nhanh chóng, điều này làm cho nó phổ biến trong các nhà phát triển học máy. Bởi vì hầu hết các nhà phát triển Stack Learning Full Stack đã giành chiến thắng trong các cuộc thi học máy bằng cách sử dụng các thuật toán này.

Vì vậy, tiếp theo trên blog 10 thư viện Python hàng đầu này, chúng tôi có ELI5!

Eli5

Eli5 là gì?

Thông thường, kết quả của các dự đoán mô hình học máy không chính xác và thư viện học máy ELI5 được xây dựng trong Python giúp khắc phục thách thức này. Nó là sự kết hợp giữa trực quan hóa và gỡ lỗi tất cả các mô hình học máy và theo dõi tất cả các bước làm việc của một thuật toán.

Các tính năng của ELI5

Hơn nữa, ELI5 hỗ trợ các thư viện WOTHER XGBOOST, Lightning, Scikit-learn và Sklearn-CrfSuite Thư viện. & NBSP;

Các ứng dụng của ELI5 là gì?

Các ứng dụng toán học đòi hỏi rất nhiều tính toán trong một thời gian ngắn.

Eli5 đóng một vai trò quan trọng trong đó có sự phụ thuộc với các gói Python khác.

Các ứng dụng kế thừa và thực hiện các phương pháp mới hơn trong các lĩnh vực khác nhau.

Vì vậy, tiếp theo trên blog 10 thư viện Python hàng đầu này, chúng tôi có Scipy!

Scipy

Scipy là gì?

Scipy là một thư viện máy học cho các nhà phát triển và kỹ sư ứng dụng. Tuy nhiên, bạn vẫn cần biết sự khác biệt giữa Thư viện Scipy và SCIPY Stack. Thư viện SCIPY chứa các mô -đun để tối ưu hóa, đại số tuyến tính, tích hợp và thống kê.

Các tính năng của Scipy

Tính năng chính & nbsp; của thư viện Scipy là nó được phát triển bằng cách sử dụng Numpy và mảng của nó sử dụng nhiều nhất.

Ngoài ra, SCIPY cung cấp tất cả các thói quen số hiệu quả như tối ưu hóa, tích hợp số và nhiều cách khác sử dụng các mô hình con cụ thể của nó.

Tất cả các chức năng trong tất cả các mô hình con của SCIPY đều được ghi nhận tốt.

Ứng dụng của Scipy?

Scipy & nbsp; là một thư viện sử dụng Numpy cho mục đích giải quyết các chức năng toán học. Scipy sử dụng các mảng numpy làm cấu trúc dữ liệu cơ bản và đi kèm với các mô -đun cho các nhiệm vụ thường được sử dụng khác nhau trong lập trình khoa học.

Các nhiệm vụ bao gồm đại số tuyến tính, tích hợp (tính toán), giải phương trình vi phân thông thường và xử lý tín hiệu dễ dàng thực hiện bằng SCIPY.

Vì vậy, tiếp theo trên blog 10 thư viện Python hàng đầu này, chúng tôi có Theano!

Theano

Theano là gì?

Theano là một thư viện học máy tính toán tính toán trong Python để tính toán các mảng đa chiều. Theano hoạt động tương tự như Tensorflow, nhưng nó không hiệu quả như Tensorflow. Bởi vì không có khả năng phù hợp với môi trường sản xuất.

Hơn nữa, Theano cũng có thể được sử dụng trên một môi trường phân tán hoặc song song chỉ tương tự như tenorflow.

Các tính năng của Theano

• Tích hợp chặt chẽ với Numpy & NBSP;-Khả năng sử dụng các mảng hoàn toàn không có trong các chức năng biên dịch Theano. – Ability to use completely NumPy arrays in Theano-compiled functions.
• Sử dụng minh bạch của GPU & NBSP;-Thực hiện các tính toán sử dụng nhiều dữ liệu nhanh hơn nhiều so với CPU. – Perform data-intensive computations much faster than on a CPU.
• Sự khác biệt biểu tượng hiệu quả & nbsp; - Theano thực hiện các dẫn xuất của bạn cho các chức năng với một hoặc nhiều đầu vào. – Theano does your derivatives for functions with one or many inputs.
• Tối ưu hóa tốc độ và độ ổn định & nbsp; - Nhận câu trả lời đúng cho & nbsp; ________ 0 & nbsp; ngay cả khi & nbsp; ________ 1 & nbsp; rất nhỏ. Đây chỉ là một trong những ví dụ cho thấy sự ổn định của Theano. – Get the right answer for log(1+x) even when x is very tiny. This is just one of the examples to show the stability of Theano.
• Tạo mã C động & NBSP; - Đánh giá các biểu thức nhanh hơn bao giờ hết, do đó, tăng hiệu quả rất nhiều. – Evaluate expressions faster than ever before, thereby, increasing efficiency by a lot.
• Mở rộng thử nghiệm đơn vị và tự xác minh & nbsp;-Phát hiện và chẩn đoán nhiều loại lỗi và sự mơ hồ trong mô hình. – Detect and diagnose multiple types of errors and ambiguities in the model.

Chúng ta đang sử dụng Theano ở đâu?

Cú pháp thực tế của các biểu thức Theano là biểu tượng, có thể được đưa ra cho người mới bắt đầu được sử dụng để phát triển phần mềm bình thường. Cụ thể, biểu thức được xác định theo nghĩa trừu tượng, được biên dịch và sau đó thực sự được sử dụng để thực hiện các tính toán.

Nó đặc biệt xử lý các loại tính toán cho các thuật toán mạng thần kinh lớn trong học tập sâu. Đây là một trong những thư viện đầu tiên thuộc loại này (phát triển bắt đầu vào năm 2007) và là một tiêu chuẩn công nghiệp cho nghiên cứu và phát triển học tập sâu.

Theano là sức mạnh của nhiều dự án mạng lưới thần kinh ngày nay và sự phổ biến của Theano chỉ phát triển theo thời gian.

Và cuối cùng, trên blog 10 thư viện Python hàng đầu này, chúng tôi có gấu trúc!

Gấu trúc

Pandas là gì?

Pandas là một thư viện máy học trong Python cung cấp các cấu trúc dữ liệu của cấp cao và nhiều công cụ khác nhau để phân tích. Một trong những tính năng tuyệt vời của thư viện này là khả năng dịch các hoạt động phức tạp với dữ liệu bằng cách sử dụng một hoặc hai lệnh. Gấu trúc có rất nhiều phương pháp sẵn có để nhóm, kết hợp dữ liệu và lọc, cũng như chức năng chuỗi thời gian.

Các tính năng của gấu trúc

Gấu trúc đảm bảo rằng toàn bộ quá trình thao tác dữ liệu sẽ dễ dàng hơn. Hỗ trợ cho các hoạt động như chỉ mục lại, lặp lại, phân loại, tập hợp, nối và trực quan hóa là một trong những điểm nổi bật của gấu trúc.

Ứng dụng của gấu trúc?

Hiện tại, có ít bản phát hành của Thư viện Pandas bao gồm hàng trăm tính năng mới, sửa lỗi, cải tiến và thay đổi API. Các cải tiến trong PANDAS liên quan đến khả năng nhóm và sắp xếp dữ liệu của nó, chọn đầu ra phù hợp nhất cho phương thức Áp dụng và cung cấp hỗ trợ để thực hiện các hoạt động loại tùy chỉnh.

Phân tích dữ liệu trong số tất cả mọi thứ khác lấy điểm nổi bật khi sử dụng gấu trúc. Nhưng, gấu trúc khi được sử dụng với các thư viện và công cụ khác đảm bảo chức năng cao và độ linh hoạt tốt.

Sự kết luận

Tôi hy vọng blog 10 thư viện Python hàng đầu này đã giúp bạn bắt đầu học tập trên các thư viện có sẵn trong Python. Sau khi biết về 10 thư viện Python hàng đầu, tôi khá chắc chắn rằng bạn muốn biết thêm về Python. & NBSP; để biết thêm về Python, bạn có thể giới thiệu các blog sau:After knowing about the top 10 Python libraries, I am pretty sure you want to know more about Python. To know more about Python you can refer the following blogs:

1. Hướng dẫn Python - Lập trình Python cho người mới bắt đầu
2. Python cho khoa học dữ liệu
3. Top 10 lý do tại sao bạn nên học Python

Tôi nghĩ rằng các blog sau đây về các khái niệm Python cũng sẽ khiến bạn quan tâm. Kiểm tra nó:

• Hướng dẫn Python Pandas
• Hướng dẫn Numpy
• Ngoại lệ trong hướng dẫn Python
• Hướng dẫn Python Matplotlib

Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi liên quan đến hướng dẫn này, xin vui lòng cho tôi biết trong các ý kiến.

Không phát triển một cái gì đó từ các thư viện và cho tôi biết trong phần bình luận bên dưới, tôi rất thích trở thành một phần của cuộc trò chuyện đó!

Top 8 Khung học tập sâu | Bạn nên học khung học sâu nào? | Edureka

Video Edureka này trên các khung học tập sâu Deep Deep cung cấp cho bạn cái nhìn sâu sắc về 8 khung học sâu hàng đầu mà bạn nên xem xét học tập.

Khóa đào tạo Chứng nhận lập trình Python của Edureka, được thiết kế cho các sinh viên và các chuyên gia muốn trở thành bậc thầy trong chương trình Python. Khóa học được thiết kế để cung cấp cho bạn một khởi đầu vào chương trình Python và đào tạo bạn cho cả các khái niệm cốt lõi và nâng cao.

Thư viện Python nào phổ biến hơn?

Tôi nên học thư viện Python nào trước?

Python phổ biến nhất là gì?

Có bao nhiêu thư viện Python?