Thuộc hành trình Machine LearningMớiHành trìnhTrực quan hóa dữ liệu Python với NumPy và pandas
Mảng với NumPy, bảng với pandas và biểu đồ với matplotlib, bộ công cụ mà mọi dự án machine learning đều bắt đầu từ đó. Viết code, và biểu đồ của bạn hiện ra trong tab Plots.
60 bài học59 thử thách250 câu hỏi trắc nghiệm
- Phù hợp cho người mới
Trợ giúp lập trình bằng AI
Bài học tương tác thực hành
Bài trắc nghiệm để kiểm tra kiến thức
Giấy chứng nhận hoàn thành miễn phí
Đề cương
Phần này thuộc hành trình Machine Learning. Đề cương đầy đủ còn nhiều phần khác: nhấn vào bản xem trước bất kỳ bên dưới để xem trên trang hành trình.
Phần 1
Dữ liệu và biểu đồ
Bắt đầu phầnBắt đầuBộ công cụ khởi đầu cho mọi dự án machine learning: mảng NumPy, biểu đồ matplotlib và bảng pandas. Tải bộ dữ liệu thực tế, tóm tắt dữ liệu và vẽ biểu đồ để thể hiện những gì bạn tìm thấy.Giới thiệu
4 bài học320Mảng NumPy
5 bài học520Phép toán với mảng
6 bài học625Định hình dữ liệu
4 bài học415Biểu đồ đường và biểu đồ phân tán
6 bài học625Biểu đồ dữ liệu
5 bài học520DataFrame trong pandas
6 bài học625Lọc và sắp xếp
5 bài học520Nhóm và làm sạch dữ liệu
5 bài học520Vẽ biểu đồ DataFrame
5 bài học520Bộ dữ liệu dành cho ML
5 bài học520Thử thách cuối cùng
4 bài học420- Phần 2Thống kê cho machine learning64 bài học
- Phần 3Học có giám sát58 bài học
- Phần 4Học không giám sát51 bài học
Học qua thực hành
Viết code thật, truy vấn cơ sở dữ liệu, xây dựng trang web và làm chủ prompt AI. Các bài học tương tác bao quát mọi kỹ năng mà lập trình viên hiện đại cần.
Xây dựng streak
Học đều đặn và nhìn tiến độ của bạn lớn dần! Theo dõi thói quen code mỗi ngày, bảo vệ streak bằng ngày đóng băng và nhận phần thưởng khi học mỗi ngày.
12 ngày streak
Quay lại ngày mai để giữ streak!
January 2026
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
Gấp đôi hoặc mất hết
Ngày 5/7
Đóng băng streak
2 left
Code ở mọi nơi
Mang hành trình lập trình theo bên mình! Không cài đặt, không tải về: chỉ cần mở ra và bắt đầu code. Có trên iOS, Android và Web với đánh giá 4,9 sao.
Bạn không đơn độc
Thi đấu trên bảng xếp hạng toàn cầu, mời bạn bè để nhận phần thưởng và cùng nhau ăn mừng thành công. Học code cùng bạn bè vui hơn nhiều!
1
2
3
Vùng thăng hạngMọi cách để học
Đọc, nghe, tự kiểm tra, hỏi AI hoặc tra cứu bất cứ điều gì bạn đã học. Mỗi bài học phù hợp với trình độ của bạn.
Biến là một vùng chứa có tên, lưu một giá trị mà bạn có thể dùng lại sau trong chương trình.
Trong Python, bạn tạo biến bằng cách viết tên, dấu bằng, rồi giá trị muốn lưu.
Giá trị có thể thay đổi theo thời gian. Gán lại tên đó chỉ đơn giản là trỏ nó tới một giá trị mới.
Nhận chứng nhận
Nhận chứng nhận cho mỗi khóa học bạn hoàn thành. Thêm vào hồ sơ LinkedIn và CV để cho nhà tuyển dụng thấy kỹ năng lập trình của bạn.
Giấy chứng nhận hoàn thànhPython cơ bản
Thêm vào LinkedInVì sao nên học NumPy, pandas và matplotlib với Coddy
- Biểu đồ của bạn, hiện ra ngay. Gõ
plt.plot(x, y), nhấn Chạy và hình matplotlib thật hiện ra trong tab Plots ngay cạnh code. Bài học nào cũng có biểu đồ hay sơ đồ, từ một mảng được vẽ thành các ô đánh số đến một phép groupby dồn các hàng thành từng nhóm. - NumPy theo cách ML dùng: mảng và shape, cắt lát (slicing), tính toán trên cả mảng, thống kê theo trục, broadcasting, mặt nạ boolean và số ngẫu nhiên có seed.
- matplotlib từ dòng đầu tiên: biểu đồ đường và biểu đồ phân tán, nhãn và chú giải, màu sắc và ký hiệu điểm, biểu đồ cột, histogram, nhiều biểu đồ cạnh nhau với
plt.subplots, và hiển thị mảng dưới dạng hình ảnh. - pandas trên bảng dữ liệu thật: đọc tệp CSV, chọn, lọc, sắp xếp, tạo cột mới,
value_counts,groupby, giá trị bị thiếu, và vẽ biểu đồ trực tiếp từ DataFrame.
Câu hỏi thường gặp về NumPy, pandas và matplotlib
NumPy, pandas và matplotlib khác nhau thế nào?
NumPy lưu số trong các mảng tốc độ cao và tính toán trên tất cả chúng cùng lúc. pandas xây bảng trên nền NumPy, với cột có tên, tệp CSV, lọc và gom nhóm. matplotlib vẽ biểu đồ. Gần như mọi chương trình khoa học dữ liệu hay machine learning bằng Python đều import cả ba, nên phần này dạy chúng cùng nhau.
Nên học NumPy hay pandas trước?
NumPy trước, ngắn gọn thôi, rồi đến pandas. Một cột pandas là một mảng NumPy có tên, nên mặt nạ, tính toán trên cả cột và thống kê theo trục sẽ dễ hiểu khi bạn đã thấy chúng trên mảng. Phần này dành bốn chương cho NumPy, rồi chuyển sang pandas khi bạn đã nắm vững những điều đó, và vẽ biểu đồ suốt cả quá trình.
Có cần cài gì để vẽ biểu đồ không?
Không. Code của bạn chạy trên Coddy với matplotlib thật, và hình vẽ được gửi về tab Plots trên trình duyệt. Không cần thiết lập Jupyter notebook hay Anaconda, nên Chromebook hay laptop công ty không có quyền quản trị cũng dùng được.
Sẽ học vẽ những loại biểu đồ nào?
Biểu đồ đường, biểu đồ phân tán, nhiều đường kèm chú giải, biểu đồ cột, histogram, nhiều biểu đồ trong một hình, hình ảnh từ mảng, biểu đồ vẽ trực tiếp từ DataFrame, mỗi nhóm một màu, và so sánh histogram của hai nhóm. Biểu đồ nào cũng có tiêu đề và nhãn để có thể đưa vào báo cáo.
Có cần biết Python trước khi học NumPy và pandas không?
import và mọi thứ khác mà phần này cần đều được giải thích trong một câu ở chỗ chúng xuất hiện lần đầu.Học NumPy, pandas và matplotlib mất bao lâu?
Khóa học NumPy, pandas và matplotlib này có miễn phí không?
Có. Bài học, biểu đồ, gợi ý AI và chứng nhận của phần này đều miễn phí. Tài khoản miễn phí học được vài bài mỗi ngày, còn gói Pro bỏ giới hạn hằng ngày.
