کتابخانه های پایتون نیاز به نوشتن کدها را کاهش می دهند، پایتون یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی است که در یادگیری ماشین، علوم و تجسم داده مورد استفاده قرار می گیرد.

pythonlib

با بیش از 137000 کتابخانه پایتونی که امروز در دسترس است، انتخاب کتابخانه مناسب پروژه شما می تواند کاری چالش برانگیز باشد. اگر به دنبال شروع کار در حوزه علوم داده هستید، کتابخانه های پایتون برای شما بسیار مفید خواهند بود. با این حال در این مقاله بهترین کتابخانه هایی که در سال 2021 ارزش صرف وقت گذاری دارند را بررسی میکنیم.

1. کتابخانه NumPy

nump

NumPy برای پشتیبانی از آرایه های چند بعدی استفاده می شود. وقتی این نوع آرایه را با لیست مربوط به خود پایتون مقایسه میکنید، متوجه میشوید که 50 برابر بهتر از آن است، بنابراین این کتابخانه به یکی از محبوب ترین کتابخانه ها در زمینه علوم داده تبدیل شده است.
کتابخانه های دیگری مانند TensorFlow نیز از NumPy برای تشخیص محاسبات داخلی در سنسورها استفاده میکنند.

2. کتابخانه Pandas

panda

بیشتر دانشمندان علوم داده، وقت خود را صرف پاکسازی داده ها، جستجوی داده ها و کاوش آنها می کنند. بنابراین ، Pandas به طور گسترده ای برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود و یکی از محبوب ترین کتابخانه های پایتون است.

Pandas همراه با یک مجموعه ابزار عالی ارائه میشود که می تواند برای جمع آوری داده ها، پاک کردن و تجزیه و تحلیل داده ها مورد استفاده قرار گیرد. این کتابخانه پایتون (Pandas) حتی می تواند داده ها را از انواع مختلف بپذیرد، چه داده ها ساختاریافته باشند چه غیر ساختاری.

3. کتابخانه Gradio

gradio

ساخت و انتشار برنامه های وب برای مدل های یادگیری ماشین با Gradio بهتر انجام می شود. با استفاده از این کتابخانه می توانید تنها با سه خط کد مراحل مورد نظر را انجام دهید. اگرچه این کتابخانه همان هدف Flask و Streamlight را دنبال می کند، اما به کارگیری مدل ML در این کتابخانه بسیار آسان تر و سریعتر است.

4. کتابخانه SciPy

scipy

SciPy برای توابع علمی و توابع ریاضی بدست آمده از NumPy بسیار مناسب است. ویژگی های اصلی این کتابخانه شامل توابع پردازش سیگنال، توابع آماری و توابع بهینه سازی است. SciPy در بهینه سازی و حل معادلات دیفرانسیل عالی است. بهترین ویژگی های SciPy عبارتند از: دارای پردازش تصویر چند بعدی هستند، می تواند محاسبات جبری خطی کارآمد را انجام دهند و تبدیلات فوریه را حل کنند.

5. کتابخانه  Plotly

Plotly یک ابزاری ضروری است که می توان از آن برای visualization استفاده کرد. این کتابخانه قدرتمند و استفاده از آن آسان است. شاید Plotly یکی از بزرگترین ابزارها برای visualization باشد.

Dash ابزار دیگری است که با Plotly عالی کار می کند که میتوان داشبوردهای پویا را با آن ساخت. Dash به عنوان یک رابط وب برای پایتون ، نیاز به استفاده از JavaScript را برای برنامه های تحلیلی  وب به حداقل می رساند. داشتن مهارت در کتابخانه های پایتون می تواند برای موفقیت در حرفه علم داده بسیار مهم باشد.

6. کتابخانه  Keras

keras

Keras برای دانشمندان داده که به دنبال ایجاد مدل های یادگیری عمیق مانند شبکه های عصبی هستند، بسیار مناسب است. با استفاده از Keras به راحتی میتوانید یک شبکه عصبی بسازید. با این حال، این کتابخانه نسبت به سایر کتابخانه ها کند است زیرا تمایل به تولید نمودار محاسباتی با استفاده از زیرساخت های back-end دارد.

نتیجه گیری

پایتون دارای مجموعه عظیمی از کتابخانه ها است که در میان دانشمندان مشتاق حوزه علوم داده و کارشناسان یادگیری ماشین بسیار محبوب است. این کتابخانه ها هنگام کار با پروژه های بزرگتر بسیار عالی هستند. به هر حال ، یادگیری پایتون و کتابخانه های آن راهی عالی برای شروع کار در حوزه علوم داده هستند.

برای دریافت مطالب جدید در کانال تلگرام یا پیج اینستاگرام لرن سورس عضو شوید.