پایتون امروزه پرکاربردترین زبان برنامه نویسی است. وقتی نوبت به حل مسائل و چالش های علم داده می رسد، پایتون هرگز از تعجب کاربران خود دست نمی کشد. بیشتر متخصصین داده هر روز از قدرت برنامه نویسی پایتون استفاده می کنند. پایتون یک زبان آسان برای یادگیری ، اشکال زدایی آسان ، پرکاربرد ، شی گرا ، متن باز و با کارایی بالا و مزایای بسیاری برای برنامه نویسی است. پایتون با کتابخانه های خارق العاده ای ساخته شده که هر روز توسط برنامه نویسان برای حل مسائل مختلف استفاده می شود.
5 کتابخانه برتر پایتون برای علوم داده:
- TensorFlow
- NumPy
- SciPy
- Pandas
- Matplotlib
1. TensorFlow
TensorFlow کتابخانه ای برای محاسبات عددی با عملکرد بالا با حدود 1500 مشارکت کننده است. این کتابخانه در زمینه های مختلف علمی استفاده می شود.
امکانات:
- مصورسازی بهتر نمودارهای محاسباتی
- 50 تا 60 درصد خطا را در یادگیری ماشین عصبی کاهش می دهد
- محاسبه موازی برای اجرای مدل های پیچیده
- مدیریت کتابخانه یکپارچه با پشتیبانی Google
- بروزرسانی سریعتر و انتشارهای مکرر جدید برای ارائه جدیدترین ویژگی ها
TensorFlow مخصوصاً برای برنامه های زیر مفید است:
- تشخیص گفتار و تصویر
- برنامه های مبتنی بر متن
- تحلیل سری زمانی
- تشخیص فیلم
2. NumPy
NumPy(Numerical Python) پکیج اصلی محاسبات عددی در پایتون است. این بسته شامل یک شی آرایه قدرتمند N بعدی است. NumPy حدود 18000 کامنت در مورد GitHub و یک جامعه فعال متشکل از 700 مشارکت کننده دارد. این یک بسته پردازش آرایه ای برای اهداف عمومی است که اشیا چند بعدی با کارایی بالا به نام آرایه ها و ابزار کار با آنها را فراهم می کند. NumPy همچنین با تهیه این آرایه های چند بعدی و همچنین ارائه توابع و عملگرهایی که به طور مؤثر روی این آرایه ها کار می کنند، مشکل کندی را تا حدودی برطرف می کند.
امکانات:
- توابع سریع و از پیش تلفیقی را برای روال های عددی فراهم می کند
- محاسبات آرایه گرا(بر پایه آرایه) برای کارایی بهتر
- از رویکرد شی گرا پشتیبانی می کند
- محاسبات فشرده و سریع تر با بردار سازی
برنامه های کاربردی:
- به طور گسترده ای در تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود
- یک آرایه قدرتمند N بعدی ایجاد می کند
- پایگاه کتابخانه های دیگر مانند SciPy و scikit-learn را تشکیل می دهد
- جایگزینی خوب بجای MATLAB هنگام استفاده از SciPy و matplotlib
3. SciPy
SciPy (Scientific Python) یکی دیگر از کتابخانه های رایگان و متن باز پایتون است که به طور گسترده در علم داده برای محاسبات سطح بالا استفاده می شود. SciPy حدود 19000 کامنت در مورد GitHub و یک جامعه فعال با حدود 600 مشارکت کننده دارد. این کتابخانه به طور گسترده ای برای محاسبات علمی و فنی استفاده می شود ، زیرا NumPy را توسعه می دهد و بسیاری از برنامه های کاربر پسند و کارآمد را برای محاسبات علمی فراهم می کند.
امکانات:
- مجموعه ای از الگوریتم ها و توابع ساخته شده توسعه داده شده با NumPy پایتون
- دستورات سطح بالا برای دستکاری و تجسم داده ها
- پردازش تصویر چند بعدی با زیر ماژول SciPy.ndimage
- شامل توابع داخلی برای حل معادلات دیفرانسیل
برنامه های کاربردی:
- عملیات تصویر چند بعدی
- حل معادلات دیفرانسیل و تبدیل فوریه
- الگوریتم های بهینه سازی
- جبر خطی
4. Pandas
Pandas(Python data analysis) یکی از ضروریات چرخه علوم داده است. این کتابخانه محبوب ترین و پرکاربردترین کتابخانه پایتون برای علم داده، همراه با NumPy در matplotlib است. با حدود 17،00 کامنت در مورد GitHub و یک جامعه فعال با 1200 مشارکت کننده ، به شدت برای تجزیه و تحلیل داده ها و تمیز کردن استفاده می شود. Pandas ساختارهای داده ای سریع و انعطاف پذیر که برای کار با داده های ساخت یافته بسیار سریع و شهودی طراحی شده اند، ارائه می دهد.
امکانات:
- نحو فصیح و ویژگی های غنی که به شما این آزادی را می دهد که با داده های از دست رفته کنار بیایید
- به شما امکان می دهد تابع خود را ایجاد کنید و آن را در ی سری داده ها اجرا کنید
- انتزاع در سطح بالا
- شامل ساختار داده های سطح بالا و ابزار دستکاری
برنامه های کاربردی:
- پاکسازی و تمیز کردن داده های عمومی
- کارهای ETL(Extract, Transform, Load) برای تبدیل و ذخیره داده، زیرا از پشتیبانی بسیار خوبی برای بارگذاری پرونده های CSV در قالب فریم داده خود برخوردار است
- در زمینه های مختلف دانشگاهی و تجاری از جمله آمار ، امور مالی و علوم اعصاب استفاده می شود
- عملکردهای خاص سری زمانی ، مانند تولید دامنه تاریخ ، پنجره متحرک ، رگرسیون خطی و تغییر تاریخ.
5. Matplotlib
Matplotlib مصورسازی قدرتمند و در عین حال زیبا دارد. این کتابخانه پایتون حدود 26000 کامنت در مورد GitHub و یک جامعه بسیار پر جنب و جوش با 700 عضو دارد. به دلیل گراف ها و نمودارهایی که تولید می کند، به طور گسترده ای برای مصورسازی داده ها استفاده می شود. همچنین یک API شی گرا فراهم می کند، که می تواند برای قرار دادن آن نمودارها در برنامه ها مورد استفاده قرار گیرد.
امکانات:
- با مزیت آزاد بودن و متن باز بودن به عنوان جایگزین MATLAB قابل استفاده است
- پشتیبانی از ده ها نوع خروجی ، به این معنی که شما می توانید بدون توجه به اینکه از کدام سیستم عامل استفاده می کنید یا از کدام قالب خروجی می خواهید از آن استفاده کنید
- مصرف کم حافظه و رفتار بهتر در زمان اجرا
برنامه های کاربردی:
- تحلیل همبستگی متغیرها
- تصویرسازی مدل ها با دقت 95 درصدی فواصل
- تشخیص ناهنجاری ها(Outlier) با استفاده از نموار اسکاتر و ...
- مصورسازی توزیع داده ها برای به دست آوردن یک دید کلی و سریع
در کنار این کتابخانه ها ، متخصصان حوزه علوم داده از برخی کتابخانه های مفید دیگر نیز استفاده می کنند:
مشابه TensorFlow ، Keras یکی دیگر از کتابخانه های معروف است که به طور گسترده ای برای یادگیری عمیق و ماژول های شبکه عصبی استفاده می شود.
Scikit-learn یک کتابخانه یادگیری ماشین است که تقریباً تمام الگوریتم های یادگیری ماشین را که ممکن است لازم داشته باشید فراهم می کند.
Seabourn کتابخانه دیگری برای مصورسازی داده ها است. این کتابخانه یک نوع پیشرفته از matplotlib است، زیرا انواع دیگری از نمودارها را معرفی می کند.
نتیجه گیری:
علاوه بر پنج کتابخانه برتر پایتون و سه کتابخانه پایتون مفید دیگر که در اینجا ذکر شد، بسیاری از کتابخانه های مفید دیگری از پایتون نیز برای علم داده وجود دارد که شایسته بررسی هستند.
ممنون می شوم هرگونه نقد، پیشنهاد و نظرات را با ما به اشتراک بگذارید.
