أفضل مكتبات بايثون لعلماء البيانات

تذكر هذه المقالة وتشرح بعضًا من أفضل مكتبات Python لعلماء البيانات وفريق التعلم الآلي.

بايثون هي لغة مثالية تشتهر باستخدامها في هذين المجالين بشكل أساسي للمكتبات التي تقدمها.

هذا بسبب تطبيقات مكتبات Python مثل إدخال / إخراج البيانات وتحليل البيانات ، من بين عمليات معالجة البيانات الأخرى التي يستخدمها علماء البيانات وخبراء التعلم الآلي للتعامل مع البيانات واستكشافها.

مكتبات بايثون ، ما هي؟

مكتبة Python عبارة عن مجموعة واسعة من الوحدات المدمجة التي تحتوي على تعليمات برمجية مُجمَّعة مسبقًا ، بما في ذلك الفئات والطرق ، مما يلغي حاجة المطور إلى تنفيذ التعليمات البرمجية من البداية.

أهمية Python في علوم البيانات والتعلم الآلي

تمتلك Python أفضل المكتبات لاستخدامها من قبل خبراء التعلم الآلي وعلوم البيانات.

تركيبها سهل ، مما يجعلها فعالة في تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي المعقدة. علاوة على ذلك ، فإن الصيغة البسيطة تقصر منحنى التعلم وتجعل الفهم أسهل.

تدعم Python التطوير السريع للنماذج الأولية والاختبار السلس للتطبيقات أيضًا.

يعد مجتمع Python الكبير مفيدًا لعلماء البيانات للبحث عن حلول لاستفساراتهم بسهولة عند الحاجة.

ما مدى فائدة مكتبات بايثون؟

مكتبات Python مفيدة في إنشاء التطبيقات والنماذج في التعلم الآلي وعلوم البيانات.

تقطع هذه المكتبات شوطًا طويلاً في مساعدة المطور في إعادة استخدام الكود. لذلك ، يمكنك استيراد مكتبة ذات صلة تنفذ ميزة معينة داخل برنامجك بخلاف إعادة اختراع العجلة.

مكتبات Python المستخدمة في التعلم الآلي وعلوم البيانات

يوصي خبراء علوم البيانات بمختلف مكتبات Python التي يجب أن يكون عشاق علوم البيانات على دراية بها. اعتمادًا على صلتها بالتطبيق ، يطبق خبراء التعلم الآلي وعلوم البيانات مكتبات Python المختلفة المصنفة في مكتبات لنشر النماذج واستخراج البيانات وكشطها ومعالجة البيانات وتصور البيانات.

تحدد هذه المقالة بعض مكتبات Python شائعة الاستخدام في علوم البيانات والتعلم الآلي.

دعونا ننظر إليهم الآن.

نومبي

تم تصميم مكتبة Numpy Python ، وهي أيضًا كود Python الرقمي بالكامل ، باستخدام كود C مُحسَّن جيدًا. يفضلها علماء البيانات لحساباتها الرياضية العميقة وحساباتها العلمية.

سمات

1. يحتوي Numpy على بنية عالية المستوى تجعل الأمر سهلاً على المبرمجين ذوي الخبرة.
2. أداء المكتبة مرتفع نسبيًا بسبب كود C المحسن جيدًا الذي يتكون منها.
3. يحتوي على أدوات الحوسبة الرقمية ، بما في ذلك إمكانات تحويل فورييه والجبر الخطي ومولدات الأرقام العشوائية.
4. إنه مفتوح المصدر ، مما يسمح بالعديد من المساهمات من قبل مطورين آخرين.

يأتي Numpy مع ميزات شاملة أخرى مثل توجيه العمليات الحسابية والفهرسة والمفاهيم الأساسية في تنفيذ المصفوفات والمصفوفات.

الباندا

Pandas هي مكتبة مشهورة في التعلم الآلي توفر هياكل بيانات عالية المستوى والعديد من الأدوات لتحليل مجموعات البيانات الضخمة بسهولة وفعالية. بأوامر قليلة جدًا ، يمكن لهذه المكتبة ترجمة العمليات المعقدة بالبيانات.

طرق عديدة مدمجة يمكنها تجميع البيانات وفهرستها واستردادها وتقسيمها وإعادة هيكلتها ومجموعات التصفية قبل إدراجها في جداول فردية ومتعددة الأبعاد ؛ تشكل هذه المكتبة.

الميزات الرئيسية لمكتبة الباندا

1. تجعل Pandas تسمية البيانات في الجداول أمرًا سهلاً ومحاذاة البيانات وفهرستها تلقائيًا.
2. يمكنه تحميل وحفظ تنسيقات البيانات بسرعة مثل JSON و CSV.

إنه ذو كفاءة عالية لوظائفه الجيدة لتحليل البيانات والمرونة العالية.

ماتبلوتليب

يمكن لمكتبة Python الرسومية Matplotlib 2D معالجة البيانات بسهولة من مصادر عديدة. التصورات التي ينشئها هي ثابتة ومتحركة وتفاعلية بحيث يمكن للمستخدم تكبيرها ، مما يجعلها فعالة في التصورات وإنشاء المخططات. كما يسمح بتخصيص التصميم والأسلوب المرئي.

وثائقها مفتوحة المصدر وتقدم مجموعة عميقة من الأدوات اللازمة للتنفيذ.

تستورد Matplotlib الفئات المساعدة لتنفيذ السنة والشهر واليوم والأسبوع ، مما يجعلها فعالة في معالجة بيانات السلاسل الزمنية.

سكيكيت ليرن

إذا كنت تفكر في مكتبة لمساعدتك في العمل مع البيانات المعقدة ، فيجب أن تكون Scikit-Learn مكتبتك المثالية. يستخدم خبراء التعلم الآلي على نطاق واسع Scikit-Learn. ترتبط المكتبة بمكتبات أخرى مثل NumPy و SciPy و matplotlib. إنه يوفر خوارزميات تعلم خاضعة للإشراف وغير خاضعة للإشراف يمكن استخدامها لتطبيقات الإنتاج.

ميزات مكتبة Scikit-Learn Python

1. تحديد فئات الكائنات ، على سبيل المثال ، باستخدام الخوارزميات مثل SVM والغابات العشوائية في تطبيقات مثل التعرف على الصور.
2. التنبؤ بالسمة ذات القيمة المستمرة التي يرتبط بها كائن بمهمة تسمى الانحدار.
3. ميزة استخراج.
4. تقليل الأبعاد هو المكان الذي تقلل فيه العدد المدروس من المتغيرات العشوائية.
5. تجميع الأشياء المتشابهة في مجموعات.

مكتبة Scikit-Learn فعالة في استخراج الميزات من مجموعات البيانات النصية والصورة. علاوة على ذلك ، من الممكن التحقق من دقة النماذج الخاضعة للإشراف على البيانات غير المرئية. تتيح خوارزمياتها العديدة المتاحة استخراج البيانات ومهام التعلم الآلي الأخرى.

SciPy

SciPy (رمز Python العلمي) هي مكتبة للتعلم الآلي توفر وحدات مطبقة على الوظائف الرياضية والخوارزميات القابلة للتطبيق على نطاق واسع. تحل خوارزمياتها المعادلات الجبرية والاستيفاء والتحسين والإحصاءات والتكامل.

ميزتها الرئيسية هي امتدادها إلى NumPy ، والتي تضيف أدوات لحل الوظائف الرياضية وتوفر هياكل البيانات مثل المصفوفات المتفرقة.

يستخدم SciPy أوامر وفئات عالية المستوى لمعالجة البيانات وتصورها. تجعله أنظمة معالجة البيانات والنماذج الأولية منه أداة أكثر فاعلية.

علاوة على ذلك ، فإن البنية عالية المستوى لـ SciPy تجعل من السهل على المبرمجين من أي مستوى خبرة في الاستخدام.

العيب الوحيد ل SciPy هو تركيزها الوحيد على الأشياء والخوارزميات العددية. لذلك غير قادر على تقديم أي وظيفة رسم.

PyTorch

تنفذ مكتبة التعلم الآلي المتنوعة هذه بكفاءة حسابات الموتر مع تسريع وحدة معالجة الرسومات ، وإنشاء رسوم بيانية حسابية ديناميكية وحسابات التدرجات التلقائية. تقوم مكتبة Torch ، وهي مكتبة تعلم آلي مفتوحة المصدر تم تطويرها على لغة C ، ببناء مكتبة PyTorch.

تشمل الميزات الرئيسية ما يلي:

1. توفير تطوير غير احتكاك وتوسعة سلسة بسبب دعمه الجيد على الأنظمة الأساسية السحابية الرئيسية.
2. يدعم النظام البيئي القوي للأدوات والمكتبات تطوير رؤية الكمبيوتر ومجالات أخرى مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
3. يوفر انتقالًا سلسًا بين الوضعين المتحمسين والرسم البياني باستخدام Torch Script بينما يستخدم TorchServe لتسريع مساره إلى الإنتاج.
4. تسمح الواجهة الخلفية الموزعة لـ Torch بتوزيع التدريب وتحسين الأداء في البحث والإنتاج.

يمكنك استخدام PyTorch في تطوير تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية.

كيراس

Keras هي مكتبة Python للتعلم الآلي مفتوحة المصدر تستخدم لتجربة الشبكات العصبية العميقة.

تشتهر بتقديم الأدوات المساعدة التي تدعم المهام مثل تجميع النماذج وتصورات الرسوم البيانية ، من بين أمور أخرى. يتم تطبيق Tensorflow على الواجهة الخلفية الخاصة به. بدلاً من ذلك ، يمكنك استخدام Theano أو الشبكات العصبية مثل CNTK في الواجهة الخلفية. تساعد هذه البنية الأساسية للواجهة الخلفية في إنشاء رسوم بيانية حسابية تُستخدم لتنفيذ العمليات.

الميزات الرئيسية للمكتبة

1. يمكن تشغيلها بكفاءة على كل من وحدة المعالجة المركزية ووحدة المعالجة الرسومية.
2. تصحيح الأخطاء أسهل مع Keras لأنه يعتمد على Python.
3. Keras هي وحدات ، مما يجعلها معبرة وقابلة للتكيف.
4. يمكنك نشر Keras في أي مكان عن طريق تصدير وحداتها مباشرة إلى JavaScript لتشغيلها على المتصفح.

تتضمن تطبيقات Keras لبنات بناء الشبكة العصبية مثل الطبقات والأهداف ، من بين أدوات أخرى تسهل العمل مع الصور والبيانات النصية.

بحار

Seaborn هي أداة قيمة أخرى في تصور البيانات الإحصائية.

يمكن لواجهته المتقدمة تنفيذ رسومات بيانية إحصائية جذابة وغنية بالمعلومات.

مؤامرة

Plotly هي أداة تصور ثلاثية الأبعاد قائمة على الويب مبنية على مكتبة Plotly JS. لديه دعم واسع لأنواع المخططات المختلفة مثل المخططات الخطية ومخططات التبعثر وأنواع خطوط المؤشرات.

يتضمن تطبيقه إنشاء تصورات للبيانات على شبكة الإنترنت في دفاتر Jupyter.

يعد Plotly مناسبًا للتصور لأنه يمكن أن يشير إلى القيم المتطرفة أو الشذوذ في الرسم البياني باستخدام أداة التمرير الخاصة به. يمكنك أيضًا تخصيص الرسوم البيانية لتناسب تفضيلاتك.

في الجانب السلبي لـ Plotly ، وثائقها قديمة ؛ لذلك ، قد يكون استخدامه كدليل صعبًا على المستخدم. علاوة على ذلك ، فإنه يحتوي على العديد من الأدوات التي يجب على المستخدم تعلمها. قد يكون من الصعب تتبع كل منهم.

ميزات مكتبة Plotly Python

1. تتيح المخططات ثلاثية الأبعاد التي توفرها نقاط تفاعل متعددة.
2. لها صيغة مبسطة.
3. يمكنك الحفاظ على خصوصية الرمز الخاص بك بينما لا تزال تشارك نقاطك.

SimpleITK

SimpleITK هي مكتبة لتحليل الصور توفر واجهة لمجموعة أدوات Insight (ITK). يعتمد على C ++ وهو مفتوح المصدر.

ميزات مكتبة SimpleITK

1. يدعم ملف الصور I / O الخاص به ويمكنه تحويل ما يصل إلى 20 تنسيقًا لملفات الصور مثل JPG و PNG و DICOM.
2. يوفر العديد من مرشحات سير عمل تجزئة الصور ، بما في ذلك Otsu ومجموعات المستويات ومستجمعات المياه.
3. يفسر الصور ككائنات مكانية بدلاً من مصفوفة من البكسل.

واجهته المبسطة متاحة بلغات برمجة مختلفة مثل R و C # و C ++ و Java و Python.

ستاتسمودل

يقوم Statsmodel بتقدير النماذج الإحصائية وتنفيذ الاختبارات الإحصائية واستكشاف البيانات الإحصائية باستخدام الفئات والوظائف.

تستخدم النماذج المحددة معادلات نمط R ومصفوفات NumPy وإطارات بيانات Pandas.

سكرابى

تعد هذه الحزمة مفتوحة المصدر أداة مفضلة لاسترداد (كشط) والزحف إلى البيانات من موقع ويب. إنه غير متزامن وبالتالي سريع نسبيًا. سكرابي لديه معمارية وميزات تجعله فعالاً.

على الجانب السلبي ، يختلف التثبيت باختلاف أنظمة التشغيل. علاوة على ذلك ، لا يمكنك استخدامه على مواقع الويب المبنية على JS. أيضًا ، يمكن أن يعمل فقط مع Python 2.7 أو الإصدارات الأحدث.

يطبقه خبراء علوم البيانات في التنقيب عن البيانات والاختبار الآلي.

سمات

1. يمكنه تصدير الخلاصات في JSON و CSV و XML وتخزينها في خلفيات متعددة.
2. يحتوي على وظائف مدمجة لجمع البيانات واستخراجها من مصادر HTML / XML.
3. يمكنك استخدام واجهة برمجة تطبيقات محددة جيدًا لتوسيع Scrapy.

وسادة

وسادة هي مكتبة تصوير بايثون تعالج الصور وتعالجها.

إنه يضيف إلى ميزات معالجة الصور لمترجم Python ، ويدعم تنسيقات الملفات المختلفة ، ويوفر تمثيلًا داخليًا ممتازًا.

يمكن الوصول بسهولة إلى البيانات المخزنة بتنسيقات ملفات أساسية بفضل وسادة.

تغليف

يلخص ذلك استكشافنا لبعض من أفضل مكتبات Python لعلماء البيانات وخبراء التعلم الآلي.

كما توضح هذه المقالة ، فإن Python لديها المزيد من حزم التعلم الآلي وعلوم البيانات المفيدة. يوجد في Python مكتبات أخرى يمكنك تطبيقها في مناطق أخرى.

قد ترغب في معرفة بعض من أفضل دفاتر علوم البيانات.

تعلم سعيد!