10 أفضل مكتبات بايثون لعلوم البيانات

لقد أصبحت بايثون اليوم اللغة البرمجية الأكثر استخدامًا، وهي الخيار الأفضل لمهام علوم البيانات. يستخدم بايثون من قبل علماء البيانات كل يوم، وهي خيار رائع للمبتدئين والخبراء على حد سواء بفضل طابعها سهل التعلم. بعض الميزات الأخرى التي تجعل بايثون شائعًا جدًا لعلوم البيانات هي أنها مفتوحة المصدر ومتجهة الكائنات ولغة عالية الأداء.

لكن النقطة البيعية الأكبر لبايثون لعلوم البيانات هي مجموعة واسعة من المكتبات التي يمكن أن تساعد المبرمجين في حل مجموعة من المشاكل.

دعونا نلقي نظرة على 10 أفضل مكتبات بايثون لعلوم البيانات:

1. TensorFlow

تتصدر قائمة أفضل 10 مكتبات بايثون لعلوم البيانات TensorFlow، التي تم تطويرها بواسطة فريق Google Brain. TensorFlow هي خيار ممتاز للمبتدئين والمحترفين، وتوفر أدوات ومكتبات وموارد مجتمعية مرنة.

تهدف المكتبة إلى الحسابات العددية عالية الأداء، وتحتوي على حوالي 35,000 تعليق ومجتمع من أكثر من 1,500 مساهم. تُستخدم تطبيقاتها عبر المجالات العلمية، ويوفر إطارها أساسًا لتعريف وتشغيل الحسابات التي تتضمن التنسورات، والتي هي كائنات حسابية 部分ية محددة في النهاية تنتج قيمة.

TensorFlow مفيد بشكل خاص لمهام مثل التعرف على الصوت والصورة والتطبيقات القائمة على النص والتحليل الزمني والكشف عن الفيديو.

هنا بعض الميزات الرئيسية لTensorFlow لعلوم البيانات:

• تقلل الخطأ بنسبة 50 إلى 60 في المائة في التعلم الآلي العصبي
• إدارة المكتبة الممتازة
• هيكل مرن واطار
• يعمل على مجموعة متنوعة من منصات الحوسبة

2. SciPy

مكتبة بايثون الأخرى الرائعة لعلوم البيانات هي SciPy، وهي مكتبة بايثون مفتوحة المصدر وخالية تستخدم للعمليات الحسابية عالية المستوى. مثل TensorFlow، SciPy لديها مجتمع كبير ومتعاون يضم مئات المساهمين. SciPy مفيد بشكل خاص للعمليات الحسابية العلمية والفنية، ويوفر روتينًا مريحًا وفعّالًا للعمليات الحسابية العلمية.

SciPy مبني على Numpy، ويشمل جميع الوظائف مع تحويلها إلى أدوات علمية مريحة. SciPy ممتاز في أداء الحسابات العلمية والفنية على مجموعات بيانات كبيرة، وغالبًا ما يتم تطبيقه على عمليات الصور متعددة الأبعاد و خوارزميات التحسين والجبر الخطي.

هنا بعض الميزات الرئيسية لSciPy لعلوم البيانات:

• أوامر عالية المستوى لتعديل البيانات وتصورها
• وظائف مدمجة لحل المعادلات التفاضلية
• معالجة الصور متعددة الأبعاد
• حساب مجموعة بيانات كبيرة

3. Pandas

مكتبة بايثون الأخرى الشهيرة لعلوم البيانات هي Pandas، التي توفر أدوات لتعديل البيانات وتحليلها التي يمكن استخدامها لتحليل البيانات. تحتوي المكتبة على هياكل بياناتها الخاصة لتعديل الجداول العددية وتحليل السلاسل الزمنية.

من بين ميزات مكتبة Pandas الرئيسية السلاسل والاطارات، التي تمثل طرقًا سريعة وفعالة لإدارة واستكشاف البيانات. تمثل البيانات بفعالية وتعديلها بطرق مختلفة.

تتضمن بعض التطبيقات الرئيسية لمكتبة Pandas التنظيف العام للبيانات وتحليل البيانات والإحصاء والمالية وإنشاء نطاق التاريخ والانحدار الخطي والمزيد.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة Pandas لعلوم البيانات:

• إنشاء دالة خاصة وتشغيلها عبر سلسلة من البيانات
• تجريد عالي المستوى
• هياكل وادوات تعديل عالية المستوى
• دمج/انضمام مجموعات البيانات

4. NumPy

NumPy هي مكتبة بايثون يمكن استخدامها بسهولة لمعالجة المصفوفات متعددة الأبعاد والمتجهات. تستخدم مجموعة كبيرة من الوظائف الرياضية عالية المستوى التي تجعلها مفيدة بشكل خاص للعمليات الحسابية العلمية الأساسية الفعالة.

NumPy هو حزمة معالجة مصفوفة عامة توفير مصفوفات عالية الأداء وأدوات، ويتناول البطء من خلال توفير المصفوفات متعددة الأبعاد والوظائف والمشغلين التي تعمل بفعالية عليها.

تستخدم المكتبة البايثونية غالبًا لتحليل البيانات وإنشاء مصفوفات قوية متعددة الأبعاد وتشكيل قاعدة مكتبات أخرى مثل SciPy وscikit-learn.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة NumPy لعلوم البيانات:

• وظائف سريعة مجمعة للرو틴 العددي
• دعم نهج الكائنات
• موجهة المصفوفة من أجل الحوسبة الأكثر فعالية
• تنظيف البيانات وتعديلها

5. Matplotlib

Matplotlib هي مكتبة رسم لبايثون تضم مجتمعًا يضم أكثر من 700 مساهم. ينتج الرسومات والمخططات التي يمكن استخدامها لتصور البيانات، بالإضافة إلى واجهة برمجة تطبيقات كائنية لدمج المخططات في التطبيقات.

أحد أكثر الخيارات شعبية لعلوم البيانات، Matplotlib لها تطبيقات متنوعة. يمكن استخدامها للتحليل التأصيلي للمتغيرات، وتصور الفواصل الزمنية لثقة النماذج وتوزيع البيانات للحصول على رؤى، والكشف عن القيم الشاذة باستخدام مخطط مبثر.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة Matplotlib لعلوم البيانات:

• يمكن أن تكون بديلاً عن MATLAB
• مجانًا ومفتوح المصدر
• دعم عشرات الخلفيات وأنواع الإخراج
• استهلاك منخفض للذاكرة

6. Scikit-learn

Scikit-learn هي مكتبة بايثون رائعة لعلوم البيانات. توفر المكتبة التعلم الآلي مجموعة متنوعة من الخوارزميات المفيدة، وهي مصممة لتكون متوافقة مع SciPy وNumPy.

تتضمن Scikit-learn تعزيز التدرج، وDBSCAN، والغابات العشوائية في طرق التصنيف والانحدار والتشكيل والآلات الداعمة.

تستخدم المكتبة البايثونية غالبًا لتطبيقات مثل التصنيف والتشكيل والاختيار النموذجي والانحدار وتقليل الأبعاد.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة Scikit-learn لعلوم البيانات:

• تصنيف البيانات ونمذجة
• معالجة البيانات المسبقة
• اختيار النموذج
• خوارزميات التعلم الآلي من النهاية إلى النهاية

7. Keras

Keras هي مكتبة بايثون شائعة جدًا تستخدم غالبًا للتعلم العميق ووحدات الشبكة العصبية، مشابهة لـ TensorFlow. تدعم المكتبة كلا خلفيات TensorFlow وTheano، مما يجعلها خيارًا رائعًا لأولئك الذين لا يريدون الانخراط بشكل كبير مع TensorFlow.

توفر المكتبة المفتوحة المصدر جميع الأدوات اللازمة لبناء النماذج وتحليل مجموعات البيانات وتصور الرسومات، وتشمل مجموعات بيانات مسبقة التسمية التي يمكن استيرادها وتحميلها مباشرة.

Keras هو модульي ومتجدد ومرن، مما يجعله خيارًا وديًا للمبتدئين. بالإضافة إلى ذلك، يقدم واحدًا من أوسع نطاقات أنواع البيانات.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة Keras لعلوم البيانات:

• تطوير طبقات عصبية
• مجموعة البيانات
• الوظائف التكليفية والتكلفة
• نماذج التعلم العميق والتعلم الآلي

8. Scrapy

Scrapy هي واحدة من أفضل مكتبات بايثون لعلوم البيانات. الإطارات السريعة والمفتوحة المصدر ل蜘蛛 الويب غالبًا ما تستخدم لاستخراج البيانات من صفحة الويب باستخدام محددي XPath.

تتضمن المكتبة تطبيقات واسعة النطاق، بما في ذلك استخدامها لإنشاء برامج التسلل التي استردت البيانات المنظمة من الويب. كما أنها تستخدم لجمع البيانات من واجهات برمجة التطبيقات، وتتيح للمستخدمين كتابة رموز عالمية يمكن إعادة استخدامها لإنشاء وتوسيع蜘蛛 كبيرة.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة Scrapy لعلوم البيانات:

• خفيفة الوزن ومفتوحة المصدر
• مكتبة سحب الويب قوية
• استخراج البيانات من الصفحات عبر محددي XPath
• دعم مدمج

9. PyTorch

قرب نهاية قائمتنا هي PyTorch، التي هي أيضًا واحدة من أفضل مكتبات بايثون لعلوم البيانات. تعتمد الحزمة العلمية البايثونية على قوة وحدات معالجة الرسومات، وتُختار غالبًا كمنصة بحث عن التعلم العميق مع أقصى مرونة وسُرعة.

تم إنشاء PyTorch بواسطة فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي في Facebook في عام 2016، وتتميز بأفضل ميزاتها بسرعة التنفيذ، والتي يمكن أن تتحقق حتى عند التعامل مع الرسومات الثقيلة. وهي مرنة جدًا وقادرة على العمل على معالجات مبسطة أو معالجات مركزية ومعالجات الرسومات.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة PyTorch لعلوم البيانات:

• التحكم في مجموعات البيانات
• مرنة جدًا وسريعة
• تطوير نماذج التعلم العميق
• التوزيع الإحصائي والعمليات

10. BeautifulSoup

تُغلق قائمتنا لأفضل 10 مكتبات بايثون لعلوم البيانات مع BeautifulSoup، التي غالبًا ما تُستخدم ل蜘蛛 الويب وغربلة البيانات. باستخدام BeautifulSoup، يمكن للمستخدمين جمع البيانات المتاحة على موقع الويب دون CSV أو API مناسب. في الوقت نفسه، تساعد المكتبة البايثونية على غربلة البيانات وتنظيمها في التنسيق المطلوب.

BeautifulSoup لديها أيضًا مجتمع قائم على الدعم والوثائق الشاملة التي تتيح التعلم بسهولة.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة BeautifulSoup لعلوم البيانات:

• دعم المجتمع
• 蜘蛛 الويب وغربلة البيانات
• سهل الاستخدام
• جمع البيانات دون CSV أو API مناسب