پرکاربردترین کتابخانه های پایتون کدام‌اند؟ پایتون (Python) امروزه به‌عنوان رایج‌ترین زبان برنامه‌نویسی محسوب می‌شود. هر روز برنامه‌نویسان برای حل مسائل مختلف از این این کتابخانه‌ها استفاده می‌کنند و این کتابخانه‌ها کار آنان را به‌طرز چشمگیری راحت‌تر می‌کنند. در این مطلب هشت کتابخانه برتر پایتون را که در علم داده استفاده می‌شوند با هم بررسی می‌کنیم.
- 1. تنسورفلو (Tensorflow)
- 2. سای‌پای (SciPy)
- 3. نام‌پای (NumPy)
- 4. پنداز (Pandas)
- 5. مت پلات‌لیب (Matplotlib)
- 6. کراس (Keras)
- 7. سای‌کیت لرن (Scikit-learn)
- 8. پایتورچ (PyTorch)
- 9. جمع‌بندی درباره پرکاربردترین کتابخانه های پایتون
- 10. یادگیری پایتون برای علم داده با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس
- 11. هفت‌خوان: مطالعه کن، نظر بده، جایزه بگیر!
- 12. هفت‌خوان‌پلاس
پایتون همواره ثابت کرده است که وقتی نوبت به حل مسائل و چالش‌های علم داده (Data Science) می‌رسد می‌تواند کاربران خود را شگفت‌زده کند و با امکانات بیشتر و بهتری برای کمک از راه برسد. اکثر دانشمندان داده یا دیتاساینتیست‌ها (Data Scientist) از پایتون استفاده می‌کنند؛ زیرا پایتون یک زبانی پرکاربرد، شیء‌گرا، منبع باز (open-source) و با کارایی بالا و آسان برای یادگیری و اشکال‌زدایی است. پایتون تعداد زیادی کتابخانه‌ی فوق‌العاده دارد که برای استفاده در علم داده ساخته شده‌اند. پرکاربردترین کتابخانه های پایتون را در ادامه آورده‌ایم، اما برای آشنایی بیشتر با زبان برنامه‌نویسی پایتون این مطلب را مطالعه کنید:
با زبان برنامه نویسی پایتون آشنا شوید!
تنسورفلو (Tensorflow)
اولین مورد در فهرست پرکاربردترین کتابخانه های پایتون برای علم داده TensorFlow است. TensorFlow کتابخانه‌ای برای محاسبات عددی است که حدود ۳۵هزار نظر در Github و انجمنی تقریباً ۱۵۰۰ نفری دارد. این کتابخانه در حوزه‌های مختلف علمی استفاده می‌شود که در ادامه به برخی از کاربردهای آن اشاره شده است. TensorFlow اساساً فریم‌ورکی (Framework) است برای تعریف و اجرای محاسباتی که شامل تنسورها (Tensors) هستند. می‌توان تنسور را محفظه‌ای تعریف کرد که می‌تواند داده‌ها را در N بُعد ذخیره کند.
خصوصیات
- تجسم بهتر گراف‌های محاسباتی
- کاهش خطای یادگیری ماشین تا ۵۰ تا ۶۰ درصد
- محاسبات موازی برای اجرای مدل‌های پیچیده
- مدیریت یکپارچه‌ی کتابخانه با پشتیبانی گوگل (Google)
- به‌روزرسانی سریع‌تر و امکان دسترسی به نسخه‌های جدید برای ارائه‌ی آخرین و به‌روزترین امکانات
کاربردها
- تشخیص گفتار (Speech Recognition)
- شناسایی تصویر (Image Recognition)
- برنامه‌های کاربردی مبتنی بر متن
- تجزیه‌وتحلیل سری‌های زمانی
- تشخیص ویدئو (Video Detection)
سای‌پای (SciPy)
SciPy (Scientific Python) یکی دیگر از کتابخانه‌های رایگان و منبع‌باز پایتون برای علم داده است که به‌طور گسترده‌ای برای محاسبات سطح بالا استفاده می‌شود. SciPy حدود ۱۹هزار نظر در GitHub و انجمنی فعال با حدود ۶۰۰ مشارکت‌کننده دارد.
خصوصیات
- شامل مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و توابع ساخته‌شده روی افزونه NumPy پایتون
- دستورهای سطح بالا برای دست‌کاری و تجسم داده‌ها
- پردازش تصویر چندبعدی با استفاده از ماژول SciPy ndimage
- شامل توابع داخلی برای حل معادلات دیفرانسیل
کاربردها
- پردازش تصویر چندبعدی
- حل معادلات دیفرانسیل و تبدیل فوریه
- الگوریتم‌های بهینه‌سازی
- جبر خطی
نام‌پای (NumPy)
NumPy (Numerical Python) پکیجی کامل برای محاسبات عددی در پایتون است. این کتابخانه حدود ۱۸هزار نظر در GitHub و انجمن فعال از ۷۰۰ مشارکت‌کننده دارد. NumPy کتابخانه‌ای برای زبان برنامه‌نویسی پایتون است که پشتیبانی از آرایه‌ها (Array) و ماتریس‌های بزرگ چندبعدی را به‌همراه مجموعه بزرگی از توابع ریاضی سطح بالا برای کار روی این آرایه‌ها ارائه می‌کند.
خصوصیات
- ارائه توابع سریع و از پیش کامپایل‌شده (Precompiled) برای محاسبات عددی
- محاسبات مبتنی بر آرایه‌ها برای بهره‌وری بیشتر
- پشتیبانی از رویکرد شیء‌گرا
- محاسبات فشرده و سریع‌تر با بردارسازی (Vectorization)
کاربردها
- تجزیه‌وتحلیل داده‌ها
- اساس کتابخانه‌های دیگر، مانند SciPy و scikit-learn
- جایگزینی برای MATLAB، در صورت استفاده به‌همراه SciPy و matplotlib
پنداز (Pandas)
Pandas (Python data analysis) در کنار NumPy در Matplotlib جزو محبوب‌ترین و پرکاربردترین کتابخانه های پایتون برای علم داده است. Pandas حدود ۱۷۰۰ نظر در GitHub و انجمنی فعال از ۱۲۰۰ مشارکت‌کننده دارد. از این کتابخانه به‌طور گسترده برای تجزیه‌وتحلیل و پاکسازی داده‌ها استفاده می‌شود. Pandas به شما اجازه می‌دهد داده‌ها را با فرمت‌های مختلف فایلی مانند JSON، SQL و Microsoft Excel وارد کنید. هم‌چنین Pandas امکان عملیات مختلف دست‌کاری داده، مانند ادغام، تغییر شکل، انتخاب و هم‌چنین پاکسازی داده‌ها را به برنامه‌نویس می‌دهد.
خصوصیات
- نحو گویا و قابل‌فهم
- امکان کار با داده‌های ازدست‌رفته (Missing Data)
- امکان ایجاد تابع مدنظر و اجرای آن روی مجموعه‌ای از داده‌ها
- شامل ساختارهای داده سطح بالا و ابزارهای دست‌کاری داده
کاربردها
- آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها
- ETL (استخراج، تبدیل، بارگیری) برای تبدیل داده‌ها و ذخیره آنها
- کاربردی در حوزه‌های مختلف دانشگاهی و تجاری، ازجمله آمار، امور مالی و علوم اعصاب
- سری‌های زمانی
مت پلات‌لیب (Matplotlib)
Matplotlib تجسمات قدرتمند و درعین‌حال زیبایی دارد. این کتابخانه‌ی پایتون با حدود ۲۶هزار نظر در GitHub و انجمن ۷۰۰ نفری است. Matplotlib، به‌دلیل نمودارهایی که تولید می‌کند، به‌طور گسترده‌ای برای تجسم داده استفاده می‌شود.
خصوصیات
- قابل‌استفاده به‌عنوان جایگزین MATLAB، با مزیت رایگان و منبع‌بازبودن
- کاربردی صرف‌نظر از اینکه از استفاده از چه سیستم‌عاملی استفاده یا کدام فرمت خروجی
- مصرف حافظه کم و ران‌تایم (runtime) بهتر
کاربردها
- تجزیه‌وتحلیل هم‌بستگی متغیرها
- تشخیص نقاط اوت‌لایر (outliers) با استفاده از نمودار پراکندگی (scatter plot) و غیره
- تجسم نحوه‌ی توزیع داده‌ها برای به‌دست‌آوردن بینش کافی
کراس (Keras)
مشابه TensorFlow، Keras یکی دیگر از محبوب‌ترین کتابخانه‌های پایتون است که به‌طور گسترده برای یادگیری عمیق (Deep Learning) و ماژول‌های شبکه عصبی (Neural Networks) استفاده می‌شود.
خصوصیات
- Keras دیتاست‌های برچسب‌دار زیادی را ارائه می‌کند که می‌توان به‌راحتی آنها را وارد و استفاده کرد.
- شامل لایه‌ها و پارامترهای پیاده‌سازی شده است که می‌توان از آنها برای ساخت، پیکربندی، آموزش و ارزیابی شبکه‌های عصبی استفاده کرد.
کاربردها
یکی از مهم‌ترین کاربردهای Keras مدل‌های یادگیری عمیق هستند که با وزن‌های ازپیش‌تعیین‌شده در دسترس هستند. می‌توانید مستقیماً از این مدل‌ها برای پیش‌بینی یا استخراج فیچرهای آن بدون ایجاد یا آموزش مدل جدید استفاده کنید.
سای‌کیت لرن (Scikit-learn)
کتابخانه‌ی بعدی در فهرست پرکاربردترین کتابخانه های پایتون برای علم داده Scikit-learn است. این کتابخانه یادگیری ماشین (Machine Learning) تقریباً تمامی الگوریتم‌های یادگیری ماشین را ارائه می‌کند که ممکن است نیاز داشته باشید.
کاربردها
- خوشه‌بندی (Clustering)
- طبقه‌بندی (Classification)
- رگرسیون (Regression)
- انتخاب مدل (Model selection)
- کاهش ابعاد (Dimensionality reduction)
پایتورچ (PyTorch)
درنهایت می‌رسیم به PyTorch که یک پکیج محاسبات علمی مبتنی بر پایتون است و از واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) استفاده می‌کند. PyTorch یکی از رایج‌ترین پلتفرم‌های تحقیقاتی یادگیری عمیق است که درواقع برای ارائه‌ی حداکثر انعطاف‌پذیری و سرعت ساخته شده است.
کاربردها
PyTorch به‌دلیل ارائه‌ی دو ویژگی فوق‌العاده مشهور است: محاسبات تنسوری (tensor computations) با پشتیبانی از GPU و ایجاد شبکه‌های عصبی عمیق روی یک سیستم autograd.
برای آشنایی با برترین ویرایشگرهای کد پایتون این مطلب را بخوانید:
۱۰ IDE و ویرایشگر کد برتر پایتون را بشناسید!
جمع‌بندی درباره پرکاربردترین کتابخانه های پایتون
در این مطلب هشت مورد از پرکاربردترین کتابخانه های پایتونپرکاربردترین کتابخانه های پایتون را معرفی کردیم که استفاده از آنها در حوزه‌ی علم داده یا دیتاسایتس (Data Science) رایج است. درواقع هر دیتاساینتیستی لازم است با این کتابخانه‌ها آشنا و دست‌کم با تعدادی از آنها کار کرده باشد. این کتابخانه‌ها برنامه‌نویسی را تا حد زیادی آسان‌تر و در بسیاری از موارد مانند میانبری برای حل مسئله مدنظر عمل می‌کنند.
یادگیری پایتون برای علم داده با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس
کافه‌تدریس کلاس‌های جامع آموزش علم داده را در دوره‌های مقدماتی و پیشرفته برگزار می‌کند. در کنار کلاس‌های آنلاین جامع آموزش دیتا ساینس، کلاس آنلاین آموزش پایتون برای علم داده از دوره‌های کافه‌تدریس است که به شما امکان می‌دهد صفر تا صد علم داده و یادگیری ماشین را بیاموزید.
کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس به شما امکان می‌دهد از هر نقطه‌ی جغرافیایی به جامع‌ترین و به‌روزترین آموزش دیتا ساینس و ماشین لرنینگ دسترسی داشته باشید.
برای آشنایی با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس و مشاوره‌ی رایگان برای شروع یادگیری دیتا ساینس روی این لینک کلیک کنید:
کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس
هفت‌خوان: مطالعه کن، نظر بده، جایزه بگیر!
هفت‌خوان مسابقه‌ی وبلاگی کافه‌تدریس است. شما با پاسخ به چند پرسش درباره‌ی مطلبی که همین حالا مطالعه کرده‌اید، فرصت شرکت در قرعه‌کشی جایزه نقدی و کلاس رایگان کافه‌تدریس را پیدا خواهید کرد.
جوایز هفت‌خوان
- ۱,۵۰۰,۰۰۰ تومان جایزه نقدی
- ۳ کلاس رایگان ۵۰۰,۰۰۰ تومانی
پرسش‌های مسابقه
برای شرکت در هفت‌خوان کافه‌تدریس در کامنت همین مطلب به این پرسش‌ها پاسخ دهید:
- کتابخانه تنسورفلو چه خصوصیاتی دارد و در چه زمینه‌هایی کاربرد دارد؟
- سای‌پای و نام‌پای چگونه می‌توانند به پردازش داده‌ها کمک کنند و خصوصیت بارز آنها چیست؟
- مت پلات‌لیب و پانداز را با یکدیگر مقایسه کنید؛ یکی برای تجسم داده‌ها و دیگری برای تحلیل داده‌ها چگونه مورد استفاده قرار می‌گیرند؟
هفت‌خوان‌پلاس
برای بالابردن شانس‌تان می‌توانید این مطلب را هم مطالعه کنید و به پرسش‌های آن پاسخ دهید: