آشنایی با بهترین کتابخانه‌های پایتون علم داده

مختصر تعریفی از کتابخانه‌ های پایتون علم داده

در میان بیشتر زبان ‌های برنامه‌ نویسی، پایتون جایگاه ویژه‌ای دارد. پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌ها است که توسط دانشمندان داده و توسعه‌دهندگان نرم افزار به طور یکسان برای کارهای علم داده طراحی و ایجاد شده است. پایتون می‌تواند برای پیش‌بینی نتایج، خودکارسازی وظایف، ساده‌سازی فرایندها و ارائه بینش هوش تجاری مورد استفاده قرار گیرد. در ادامه با ما در مقاله کتابخانه‌ های پایتون علم داده همراه باشید.

کار با داده در vanilla پایتون بسیار ساده و امکان‌پذیر است، اما نباید این مورد را فراموش کنیم که تعداد کمی کتابخانه منبع باز (open-source) وجود دارد که کار داده‌های پایتون را بسیار آسان‌تر می‌کنند.

 

آشنایی با کتابخانه‌ های پایتون علم داده

پایتون امروزه پرکاربردترین زبان برنامه‌نویسی است. وقتی نوبت به حل وظایف و چالش‌های علم داده می‌رسد، پایتون هرگز متوقف نمی‌شود تا موجب غافلگیری کاربران خود شود. 

بیشتر دانشمندان داده، هر روز از قدرت برنامه‌نویسی پایتون استفاده می‌کنند. پایتون یک زبان آسان برای یادگیری، اشکال‌زدایی، پرکاربرد، شی گرا، منبع باز و… است و مزایای بسیار زیادی دارد. پایتون با کتابخانه‌های خارق‌العاده ساخته شده است که هر روز توسط برنامه‌نویسان برای حل مشکلات، مورد استفاده قرار می‌گیرد.

حال اگر موافق باشید به سراغ بهترین کتابخانه‌ های پایتون علم داده می‌رویم که عبارتند از:

NumPy

اگر می‌خواهید در پایتون محاسبات کامپیوتری انجام دهید کتابخانه NumPy بهترین گزینه موجود است. NumPy اولین انتخاب در بین توسعه‌دهندگان و دانشمندانی می‌باشد که بر روی داده پایتون کار می‌کنند. NumPy تحت مجوز BSD ثبت شده است.

 

مقاله پییشنهادی : یادگیری ماشین لرنینگ با پایتون

 

از طریق NumPy می‌توانید انواع اشیا آرایه‌ای چند بعدی، C ،C ++، ابزارهای ادغام مبتنی بر برنامه Fortran، توابع برای انجام عملیات پیچیده ریاضی مانند تحول فوریه، جبر خطی، عدد تصادفی و غیره استفاده کنید. NumPy تحت نظر TensorFlow و سایر سیستم عامل‌های پیچیده یادگیری ماشین نصب شده است که به فعالیت‌های داخلی آنها قدرت می‌بخشد.

نکته: (NumPy (Numerical Python ابزاری مناسب برای محاسبه علمی و انجام عملیات آرایه‌های اساسی و پیشرفته است.

کارهایی که می‌توان با NumPy انجام داد شامل:

• عملیات پایه آرایه: اضافه کردن، ضرب، برش، مسطح کردن، تغییر شکل، آرایه‌های شاخص
• عملیات آرایه پیشرفته: آرایه‌های پیشرفته، تقسیم به بخش، پخش آرایه
• با DateTime یا جبر خطی کار کنید.
• برش اساسی و نمایه‌سازی پیشرفته در NumPy Python

SciPy

یکی دیگر از کتابخانه‌ های پایتون علم داده که محاسبات علمی را انجام می‌دهد به نام SciPy شناخته می‌شود. به نوعی می‌توان گفت که SciPy براساس NumPy عمل می‌کند و موجب گسترش قابلیت‌های NumPy می‌شود. ساختار اصلی SciPy دارای دو آرایه‌ی چند بعدی است که توسط Numpy پیاده‌سازی می‌شود. این کتابخانه شامل ابزارهایی است که به حل جبر خطی، نظریه احتمال، حساب انتگرال و بسیاری از کارهای دیگر کمک می‌کند. 

 

 

نکته: SciPy به این صورت تلفظ می‌شود: Sigh Pie

ما می‌توانیم ببینیم که چگونه برنامه‌نویسی پایتون به دانشمندان داده در جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل مجموعه‌های داده بزرگ و بدون ساختار کمک می‌کند مانند کتابخانه‌هایTensorFlow ،SciKit-Learn ،Eli5.

 

مقاله پییشنهادی : برنامه نویسی هوش مصنوعی با پایتون

 

نکته‌ای که بسیار مهمه این است که هیچ‌گاه نباید SciPy را با SciPy Stack اشتباه بگیرید زیرا این دو کاملا با یکدیگر تفاوت دارند. هرگاه ما بخواهیم کارهایی مانند جبر خطی، ادغام، حساب، معادلات دیفرانسیل معمولی و پردازش سیگنال انجام دهیم می‌توانیم از SciPy استفاده کنیم.

PANDAS

یکی دیگر از محبوبت‌ترین کتابخانه ‌های پایتون علم داده (Pandas (Python data analysis است. Pandas یک کتابخانه منبع باز (open-source) می‌باشد. پانداس می‌تواند ساختارهای داده را با کارایی بالا تجزیه و تحلیل کند. ما زمانی می‌توانیم از Pandas استفاده کنیم که بخواهیم در ساختار داده‌ها تغییراتی ایجاد کنیم که این تغییرات با استفاده از این کتابخانه پایتون (Pandas) بسیار سریعتر و کارآمدتر انجام خواهد شد.

 

 

کاری که Pandas انجام می‌دهد این است که داده‌ها را در پوشه‌ای به نام CSV یا TSV قرار می‌دهد و درون پوشه‌ای به نام SQL می‌گذارد و این پوشه درون دیگر کتابخانه‌های پایتون قرار می‌گیرد که ردیف‌ها و ستون‌های مشخصی دارند. فریم داده شباهت زیادی به جدول نرم افزارهای آماری مثلاً اکسل (Excel) یا SPSS دارد.

کارهایی که می‌توان با Pandas انجام داد شامل:

• نمایه‌سازی، دستکاری داده‌ها، تغییر نام، مرتب سازی، ادغام قاب داده‌ها
• ستون‌ها را از یک قاب داده بروز یا اضافه و حذف کنید.
• داده‌های از دست رفته یا NAN را کنترل کنید.
• داده‌ها را با نمودار هیستوگرام (histogram) یا جعبه رسم کنید.

نکته: Pandas به عنوان یک کتابخانه بنیادی، در یادگیری پایتون علم داده نقش موثری دارد.

 

PyBrain

PyTorch چارچوبی است که برای دانشمندان داده که می‌خواهند کارهای یادگیری عمیق را به راحتی و بدون مشکلی انجام دهند. این ابزار امکان انجام محاسبات تنسور (tensor) با شتاب GPU را فراهم می‌کند همچنین برای کارهای دیگر پایتون مورد استفاده قرار می‌گیرد.

با PyTorch نمودارهای محاسباتی پویا ایجاد کنید و شیب‌ها را به طور خودکار محاسبه کنید. بالاتر از این، PyTorch یک API غنی است که برای حل برنامه‌های مربوط به شبکه‌های عصبی به شما کمک می‌کنند.

PyTorch مبتنی بر Torch است که Torch یک کتابخانه یادگیری عمیق (deep learning library) منبع بازه (open-source) که با زبان C در Lua اجرا می‌شود. Python API در سال ۲۰۱۷ معرفی شد که بعد از گذشت زمان به محبوبیت زیادی دست یافت.

TensorFlow

TensorFlow یک چارچوب محبوب برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است که توسط  Google Brain ایجاد شده است. این کتابخانه کمکی‌هایی مانند (tflearn ,tf-slim, skflow) دارد که باعث کاربردی شدن بیشتر آن می‌شوند. TensorFlow هرروزه در حال گسترش است و خود را بروز می‌کند. از مزیت هایی که  TensorFlow دارد این است که می‌تواند مشکلاتی از جمله آسیب‌پذیری‌های امنیتی، بهبود یکپارچه سازی TensorFlow و GPU را انجام دهد.

 

 

به طور مثال شما می‌توانید مدل Estimator را روی چندین GPU در یک دستگاه به اجرا دربیاورید. این کتابخانه منبع باز توسط Google برای محاسبه نمودار داده با الگوریتم‌های یادگیری ماشین توانمند طراحی شده است. شاید این نکته برایتان جالب باشد که بدانید اکثریت وب سایت‌های پیشرفته مانندGoogle ،Coca-Cola ،Airbnb ،Twitter ،Intel  DeepMind، همه از TensorFlow استفاده می‌کنند.

کارهایی که می‌توان با TensorFlow انجام داد شامل:

• تشخیص صدا، اینترنت، خودرو، امنیت، UX / UI، مخابرات
• تجزیه و تحلیل بیشتر برای CRM یا CX
• برنامه‌های مبتنی بر متن، تشخیص تهدید، ترجمه Google، پاسخ هوشمند Gmail
• تشخیص عمیق فیس بوک، برچسب‌گذاری عکس، باز کردن قفل هوشمند
• تشخیص فیلم – تشخیص حرکت، تشخیص تهدید در زمان واقعی در بازی‌ها، فرودگاه‌ها

Keras

Keras یک کتابخانه عالی برای ساخت شبکه‌های عصبی و مدل‌سازی است. استفاده از آن بسیار ساده است و قابلیت توسعه‌پذیری خوبی را برای توسعه‌دهندگان فراهم می‌کند. این کتابخانه از بسته‌های دیگر (Theano یا TensorFlow) به عنوان پشتیبان استفاده می‌کند. 

علاوه بر این مایکروسافت CNTK (جعبه ابزار شناختی مایکروسافت) را ادغام کرد تا به عنوان پشتوانه دیگری برای این کتابخانه عمل کند. اگر می‌خواهید با استفاده از سیستم‌های جمع و جور یک آزمایش سریع انجام دهید، Keras گزینه‌ی مناسبی است.

Keras یکی از قدرتمندترین کتابخانه‌ های پایتون علم داده است. در آخر امیدواریم مقاله کتابخانه‌های پایتون علم داده برای شما مفید واقع گردیده باشد.