بهترین کتابخانه‌ های پایتون برای تحلیل داده ــ ۱۰ کتابخانه برتر علم داده

امروزه پایتون پركاربرد‌ترین زبان برنامه‌نویسی است. وقتی نوبت به حل مسائل و چالش‌های علوم داده می‌رسد، پایتون باعث شگفتی کاربران خود می‌شود. در حال حاضر بیشتر دانشمندان داده هر روز از قدرت برنامه‌نویسی پایتون استفاده می‌کنند. پایتون یک زبان آسان برای یادگیری، دارای اشکال زدایی آسان، استفاده‌ی گسترده، شی گرا، متن باز، باکارایی بالا است و برنامه‌نویسی‌ با پایتون مزیت های بسیار زیادی دارد. در پایتون کتابخانه‌های فوق‌العاده‌ای برای علم داده ایجاد شده‌است که هر روز توسط برنامه نویسان برای حل مسائل استفاده می‌شوند. در اینجا بهترین کتابخانه های پایتون برای تحلیل داده و دستکاری و ذخیره و به طور کلی فرآیندهای لازم برای علوم داده ارائه شده‌ است:

1. TensorFlow
2. NumPy
3. SciPy
4. Pandas
5. Matplotlib
6. Keras
7. SciKit-Learn
8. PyTorch
9. Scrapy
10. BeautifulSoup

1. TensorFlow

اولین مورد در فهرست بهترین کتابخانه های پایتون برای تحلیل داده ، کتابخانه TensorFlow در پایتون است. تنسورفلو کتابخانه‌ای برای انجام محاسبات عددی با كارایی بالاست. کتابخانه تنسورفلو در زمان نگارش این متن دارای ۳۵۰۰۰ نظر مخاطب و یك جامعه‌ی مشارکت‌کننده‌ی فعال ۱۵۰۰ نفری می‌باشد. كه از آن در زمینه‌های مختلف علمی استفاده می‌شود. تنسورفلو اساسا یک چارچوب برای تعریف و انجام محاسبات است که شامل تنسور‌ها (بردارها-ماتریس‌ها) است و بر اساس کلاس‌های خود امکان ایجاد اشیای محاسباتی را می‌دهد.

هم رویش منتشر کرده است:

آموزش تنسورفلو __ پیاده سازی شبکه های عصبی با TensorFlow

​

ویژگی‌ها:

• مصوّرسازی بهتر گراف محاسباتی
• کاهش ۵۰ تا ۶۰ درصدی خطا در یادگیری ماشین
• انجام محاسبات موازی برای اجرای مدل‌های پیچیده
• مدیریت یكپارچه‌ی کتابخانه‌ها با پشتیبانی گوگل
• به روز رسانی‌های سریعتر و انتشار نسخه‌های جدید برای ارائه آخرین ویژگی‌ها

تنسورفلو به طور خاص برای کاربردهای زیر مفید است:

• بازشناسی گفتار و تصویر
• برنامه‌های مبتنی بر متن
• تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی
• تشخیص ویدئو

2. SciPy

SciPy (‏پایتون علمی) ‏یک کتابخانه رایگان و منبع باز پایتون برای علوم داده است که به طور گسترده برای انجام محاسبات سطح بالا مورد استفاده قرار می‌گیرد. SciPy دارای ۱۹۰۰۰ نظر مخاطب در گیت‌هاب و یک جامعه‌ی مشارکت‌کننده‌ی فعال ۶۰۰ نفری می‌باشد. به طور گسترده برای محاسبات علمی و فنی مورد استفاده قرار می‌گیرد. زیرا NumPy را گسترش می‌دهد و روال‌های کاربر پسند و کارآمد زیادی را برای محاسبات علمی فراهم می‌کند.

​

ویژگی‌ها:

• مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و توابع ایجاده شده بر روی NumPy برای بسط پایتون
• دستورهای سطح بالا برای دستکاری داده‌ها و تصویرسازی
• پردازش تصاویر چند بعدی با ماژول SciPy ndimage
• شامل توابع داخلی برای حل معادلات دیفرانسیل

كاربردها:

• عملیات‌هایی برای تصاویر چند بعدی
• حل معادلات دیفرانسیل و تبدیل فوریه
• الگوریتم‌های بهینه‌سازی
• جبرخطی

3. NumPy

NumPy (پایتون عددی) یك بسته‌ی بنیادی برای محاسبات عددی در پایتون است. كه شامل یک شی آرایه‌ای N بعدی قدرتمند است. NumPy (بجای که، نوشته شودNumPy) دارای ۱۸۰۰۰ نظر مخاطب در گیت‌هاب و یك جامعه‌ی مشارکت‌کننده‌ی فعال ۷۰۰ نفری می‌باشد. این یک بسته‌ی پردازش آرایه‌ای، دارای اهداف کلی است که قابلیت ایجاد اشیاء چند بعدی با كارایی بالا، به نام آرایه‌ها را دارد و ابزارهایی را برای پردازش آن‌ها فراهم می‌کند. همچنین مساله کندی را تا حدی با فراهم کردن این آرایه‌های چندبعدی و همچنین توابع و اپراتورهایی که به طور موثر بر روی این آرایه‌ها عمل می‌کنند، برطرف می‌كند.

هم رویش منتشر کرده است:

آموزش NumPy --- دانشمند داده شوید!

ویژگی‌ها:

• توابع سریع و از پیش تدوین‌شده را برای روال‌های عددی فراهم می‌کند. ​
• محاسبات آرایه‌ای برای کارایی بهتر
• پشتیبانی از یک رویکرد شی گرا
• محاسبات فشرده و سریع‌تر با بردارسازی (vectorization)

كاربردها:

• به طور گسترده در تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود. ​
• آرایه‌ی N بعدی قدرتمندی ایجاد می‌کند
• بنیان کتابخانه‌های دیگر مانند SciPy و scikit-learn را تشکیل می‌دهد
• جایگزینی MATLAB هنگام استفاده از SciPy و matplotlib

4. Pandas

Pandas (‏تحلیل داده با پایتون)‏ یکی از ضروریت‌ها در چرخه‌ی حیات علوم داده است. این کتابخانه محبوب‌ترین و پراستفاده‌ترین کتابخانه‌ی پایتون برای علم داده، همراه با NumPy در matplotlib است. Pandas دارای 1700 نظر مخاطب در گیت‌هاب و یك جامعه‌ی مشارکت‌کننده‌ی فعال ۱۲۰۰ نفری می‌باشد. كه به شدت برای تجزیه و تحلیل و پاک‌سازی داده‌ها استفاده می‌شود. ​Pandas ساختارهای داده‌ای سریع و انعطاف‌پذیری مانند قاب‌های داده‌ا‌ی CDs را فراهم می‌کند که برای کار با داده‌های ساخت‌یافته بسیار آسان و شهودی طراحی شده‌اند.

​

هم رویش منتشر کرده است:

آموزش پانداس PANDAS پروژه محور __ تحلیل داده با پایتون (پروژه سفر به ماه)

ویژگی‌ها:

• دستورات برنامه نویسی (syntax) گویا و ویژگی‌های غنی که به شما آزادی مقابله با داده‌های از دست رفته را می‌دهد
• به شما این امکان را می‌دهد که روال (تابع) خود را ایجاد کرده و آن را در میان مجموعه‌ای از داده‌ها اجرا کنید. ​
• انتزاع سطح بالا
• شامل ساختارهای داده‌‌ای سطح بالا و ابزارهای دستکاری

كاربردها:

• جمع آوری و پاک‌سازی كلی داده‌ها
• وظیفه‌ی ETL (‏استخراج، تبدیل، بار)‏ تبدیل و ذخیره‌سازی داده‌ها است، زیرا از بارگذاری پرونده‌های CSV در قاب داده‌ پشتیبانی عالی می‌كند. ​
• در زمینه‌های مختلف دانشگاهی و تجاری، از جمله آمار، امور مالی و علوم اعصاب کاربرد دارد. ​
• عملکرد‌های خاص در سری زمانی، مانند تولید دامنه تاریخ، پنجره متحرك، رگرسیون خطی و تغییر تاریخ دارد ​

5. Matplotlib

Matplotlib تجسم‌های قدرتمند و در عین حال زیبایی دارد. این یک کتابخانه‌ی طراحی برای پایتون است. Matplotlib دارای ۲۶۰۰۰ نظر مخاطب در گیت‌هاب و یک جامعه‌ی مشاركت‌كننده‌ی فعال ۷۰۰ نفری می‌باشد. به دلیل گراف‌ها و نمودارهای ایجاد شده، به طور گسترده برای تصویرسازی داده‌ها استفاده می‌شود. همچنین یک API شئ گرا را فراهم می‌کند که می‌تواند برای قرار دادن این طرح‌ها در برنامه‌ها مورد استفاده قرار گیرد.

​

ویژگی‌ها:

• با مزیت رایگان و منبع باز بودن به عنوان جایگزین MATLAB قابل استفاده است
• از ده‌ها نوع پس‌زمینه و خروجی پشتیبانی می‌کند، به این معنی است که شما می‌توانید بدون توجه به این که از کدام سیستم‌عامل استفاده می‌کنید یا می‌خواهید از کدام فرمت خروجی آن استفاده کنید.​ ​​​​​
• از Pandas می‌توان به عنوان پوششی برای MATLAB API استفاده کرد تا از MATLAB مانند یک تمیزکننده استفاده شود.
• مصرف کم حافظه و رفتار بهتر در زمان اجرا

​​​​​​​ كاربردها:

• ​​​تحلیل همبستگی متغیرها
• ​​​​​​​​ فاصله‌ی اطمینان ۹۵ درصدی مدل‌ها را تصویرسازی كنید.
• ​​​​​​​​کشف داده‌های پرت با استفاده از یک نمودار پراکندگی و غیره.
• برای به دست آوردن بینش سریع، توزیع داده‌ها را تجسم کنید.

هم رویش منتشر کرده است:

آموزش MatPlotLib در یک ساعت

6. Keras

مشابه Keras، TensorFlow یکی دیگر از کتابخانه‌های معروفی است که به طور گسترده برای یادگیری عمیق و ماژول‌های شبکه‌ی عصبی استفاده می‌شود. Keras از هر دو حالت TensorFlow و Theano پشتیبانی می‌کند، بنابراین اگر نمی‌خواهید وارد جزئیات TensorFlow شوید، Keras گزینه خوبی است.

​

ویژگی‌ها:

• Keras مجموعه داده‌های گسترده‌ای با برچسب را فراهم می‌کند که می‌تواند به طور مستقیم برای وارد کردن و بار‌گیری مورد استفاده قرار گیرد. ​
• این الگوریتم شامل لایه‌ها و پارامترهای اجرایی مختلفی است که می‌تواندبرای ساخت، پیکربندی، آموزش و ارزیابی شبکه‌های عصبی مورد استفاده قرارگیرد.

كاربردها:

• یکی از مهم‌ترین کاربردهای Keras، مدل‌های یادگیری عمیقی هستند که با وزن‌های از پیش آموزش‌دیده خود در دسترس هستند. شما می‌توانید از این مدل‌ها به طور مستقیم برای پیش‌بینی یا استخراج ویژگی‌های آن بدون ایجاد یا آموزش مدل جدید خود استفاده کنید. ​

7. Scikit-learn

سپس در لیست کتابخانه‌های برتر پایتون برای علم داده، به Scikit-learn می‌رسیم، یك کتابخانه‌ی یادگیری ماشین، که تقریبا تمام الگوریتم‌های یادگیری ماشین مورد نیاز شما را فراهم می‌کند. Scikit-learn به گونه‌ای طراحی شده‌است که در NumPy و SciPy درون یابی انجام می‌شود.

كاربردها:

• خوشه‌بندی
• طبقه بندی
• رگرسیون
• انتخاب مدل
• کاهش ابعاد

8. PyTorch

سپس در فهرست کتابخانه‌های برتر پایتون برای علم داده، PyTorch قرار دارد که یک بسته محاسباتی علمی مبتنی بر پایتون است که از قدرت واحدهای پردازش گرافیک استفاده می‌کند. PyTorch یکی از رایج‌ترین بسترهای تحقیقاتی یادگیری عمیق است که برای فراهم کردن حداکثر انعطاف‌پذیری و سرعت ساخته شده‌است. ​

كاربردها:

• PyTorch به خاطر ارائه دو ویژگی سطح بالا مشهور است. ​
• محاسبات تنسوری با پشتیبانی از شتاب (سرعت) GPU‌های قوی
• ساخت شبکه‌های عصبی عمیق بر روی یک سیستم مشتق‌گیری خودكار (autograd) مبتنی بر نوار

9. Scrapy

کتابخانه‌ی شناخته شده‌ی بعدی پایتون برای علم داده، Scrapy است. Scrapy یکی از محبوب‌ترین، سریع‌ترین، خزنده متن باز وب است که در پایتون نوشته شده‌است. معمولا برای استخراج داده‌ها از صفحه‌ی وب به کمک انتخابگرهای مبتنی بر XPath استفاده می‌شود. ​

كاربردها:

• Scrapy به ساخت برنامه‌های crawling (‏ربات‌های عنکبوتی)‏ کمک می‌کند
• crawlingها می‌توانند داده‌های ساخت‌یافته را از وب بازیابی کنند.
• Scrapy برای جمع‌آوری داده‌ها از API‌ها استفاده می‌كند و از اصل “خودتان را تکرار نکنید” در طراحی رابط كاربری پیروی می‌کند.
• Scrapy برروی کاربران تاثیر می‌گذارد تا کدهای جهانی بنویسند. این كدها می‌توانند برای ساخت و مقیاس گذاری خزنده‌های بزرگ مورد استفاده‌ی مجدد قرار گیرند.

​ ۱۰. BeautifulSoup

BeautifulSoup، کتابخانه بعدی پایتون برای علم داده است. این یکی دیگر از کتابخانه‌های معروف پایتون است که بیشتر به خاطر خزیدن وب و پاک کردن داده‌ها مشهور است. کاربران می‌توانند بدون CSV یا API مناسب، داده‌هایی را که در برخی از وب سایت‌ها موجود است را جمع آوری کنند. همچنین BeautifulSoup می‌تواند به آن‌ها کمک کند تا آن را در فرمت مورد نیاز قرار داده و مرتب کنند. ​

آیا به دنبال حرکت به سمت حوزه‌ی برنامه‌نویسی هستید؟ دوره آموزشی پایتون را در نظر بگیرید و کار خود را به عنوان یک برنامه‌نویس حرفه‌ای پایتون آغاز کنید. ​

تبدیل شدن به یک پایتون كار حرفه‌ای

​​​​​علاوه بر این ۱۰ کتابخانه‌ی برتر پایتون برای علم داده، کتابخانه‌های مفید دیگری نیز وجود دارند که شایسته بررسی هستند. و به عنوان گام بعدی، اگر شما به یادگیری و تسلط بر علم داده با پایتون علاقمند هستید به سراغ دانشمند داده بروید، و کار خود را به عنوان یک دانشمند داده آغاز کنید! ​

کلید واژگان

بهترین کتابخانه های پایتون برای تحلیل داده و علوم داده – کتابخانه های معروف پایتون – کتابخانه‌ی برتر پایتون – کتابخانه نامپای چیست ؟ پانداس چیست ؟ – تنسورفلو چیست ؟ – matplotlib چیست  – کتابخانه پایتون – کتابخانه استاندارد پایتون – کتابخانه برتر پایتون – بهترین کتابخانه پایتون – کتابخانه های علم داده پایتون – – کتابخانه پایتون در علوم داده – کتابخانه پایتون در دانشمند داده – محاسبات علمی با پایتون – کتابخانه پایتون در math – کتابخانه TensorFlow در پایتون

منبع

Top 10 Python Libraries For Data Science for 2021

• آموزش وب اسکریپینگ با پایتون از صفر ــ بسته مقدماتی ۱۶۵,۰۰۰ تومان
• آموزش پیشرفته وب اسکریپینگ ــ ساخت خزنده چند سایت همزمان ۹۱,۰۰۰ تومان