10 أفضل مكتبات بايثون للعلوم البيانية

لقد أصبحت بايثون اليوم لغة البرمجة الأكثر استخدامًا، وهي الخيار الأفضل لمواجهة مهام العلوم البيانية. يستخدم علماء البيانات بايثون كل يوم، وهي خيار رائع للمبتدئين والخبراء على حد سواء بفضل طابعها البسيط. بعض الميزات الأخرى التي تجعل بايثون شائعًا جدًا للعلوم البيانية هي أنها مفتوحة المصدر ومتجهة الكائنات ولغة أداء عالية.

然而، النقطة البيعية الأكبر لبايثون للعلوم البيانية هي مجموعة واسعة من المكتبات التي يمكن أن تساعد المبرمجين على حل مجموعة من المشاكل.

دعونا نلقي نظرة على أفضل 10 مكتبات بايثون للعلوم البيانية:

1. TensorFlow

تتصدر قائمة أفضل 10 مكتبات بايثون للعلوم البيانية TensorFlow، التي تم تطويرها بواسطة فريق Google Brain. TensorFlow هو خيار ممتاز لكلا المبتدئين والمحترفين، ويوفر مجموعة واسعة من الأدوات المرنة والمكتبات والموارد المجتمعية.

تهدف المكتبة إلى الحسابات العددية عالية الأداء، ولديها حوالي 35,000 تعليق ومجتمع من أكثر من 1,500 مساهم. تُستخدم تطبيقاتها عبر المجالات العلمية، وتهيئ إطارًا لتحديد وتشغيل الحسابات التي تتضمن التензورات، والتي هي كائنات حسابية جزئيًا محددة في النهاية تنتج قيمة.

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

هذه هي بعض الميزات الرئيسية لTensorFlow للعلوم البيانية:

• تقليل الخطأ بنسبة 50 إلى 60 في المائة في التعلم الآلي العصبي
• إدارة مكتبة ممتازة
• هيكل مرن واطار
• يعمل على مجموعة متنوعة من منصات الحوسبة

2. SciPy

مكتبة بايثون أخرى رائعة للعلوم البيانية هي SciPy، وهي مكتبة بايثون مفتوحة المصدر وخالية تستخدم للحسابات عالية المستوى. مثل TensorFlow، SciPy لديها مجتمع كبير ومتحمس يضم مئات المساهمين. SciPy مفيد بشكل خاص لل計算ات العلمية والفنية، ويوفر روتينات كفاءة وفعالة لعمليات الحساب العلمي.

SciPy مبني على Numpy، ويشمل جميع الوظائف مع تحويلها إلى أدوات علمية ودودة. 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.

هذه هي بعض الميزات الرئيسية لSciPy للعلوم البيانية:

• أوامر من المستوى العالي لتعديل البيانات وتصورها
• وظائف مدمجة لحل المعادلات التفاضلية
• معالجة الصور متعددة الأبعاد
• حساب مجموعات البيانات الكبيرة

3. Pandas

مكتبة بايثون أخرى شائعة جدًا للعلوم البيانية هي Pandas، التي توفر أدوات لتعديل البيانات وتحليلها التي يمكن استخدامها لتحليل البيانات. تحتوي المكتبة على هياكل بيانات قوية خاصة بها لتعديل الجداول العددية وتحليل السلاسل الزمنية.

من بين الميزات الرئيسية لمكتبة Pandas السلسلة والاطارات، والتي تمثل طرقًا سريعة وفعالة لإدارة واستكشاف البيانات. تمثل البيانات بفعالية وتعديلها بطرق مختلفة.

من بين التطبيقات الرئيسية لمكتبة Pandas توجد مهام مثل تعديل البيانات العامة وتنظيفها، والإحصاء، والمالية، وإنشاء نطاق التاريخ، والانحدار الخطي، وغيرها الكثير.

هذه هي بعض الميزات الرئيسية لمكتبة Pandas للعلوم البيانية:

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

4. NumPy

NumPy هي مكتبة بايثون يمكن استخدامها بسلاسة لمعالجة مصفوفات ومتجهات متعددة الأبعاد كبيرة. تستخدم مجموعة كبيرة من الدوال الرياضية عالية المستوى التي تجعلها مفيدة بشكل خاص للحسابات العلمية الأساسية الفعالة.

NumPy هي حزمة معالجة مصفوفة عامة الغرض توفر مصفوفات أداء عالية وأدوات، وتتناول البطء من خلال توفير المصفوفات متعددة الأبعاد والدوال والoperators التي تعمل بكفاءة عليها.

تستخدم المكتبة البايثونية غالبًا لتطبيقات مثل تحليل البيانات، وإنشاء مصفوفات قوية ذات أبعاد N، وتشكيل قاعدة مكتبات أخرى مثل SciPy وscikit-learn.

هذه هي بعض الميزات الرئيسية لمكتبة NumPy للعلوم البيانية:

• دوال سريعة ومسبقة التجميع للرو틴ات العددية
• دعم نهج الكائنات المنطقية
• موجهة المصفوفات لمعالجة أكثر كفاءة
• تنظيف البيانات وتعديلها

5. Matplotlib

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

أحد الخيارات الأكثر شعبية للعلوم البيانية، Matplotlib تضم تطبيقات متنوعة. يمكن استخدامها للتحليل التأصيلي لمتغيرات، وتصور فترات الثقة للنماذج وتوزيع البيانات للحصول على رؤى، والكشف عن القيم الشاذة باستخدام مخطط مبثر.

هذه هي بعض الميزات الرئيسية لمكتبة Matplotlib للعلوم البيانية:

• يمكن أن تكون بديلاً لماتلاب
• مجانية ومفتوحة المصدر
• دعم عشرات الخلفيات وأنواع الإخراج
• استهلاك ذاكرة منخفض

6. Scikit-learn

Scikit-learn هي مكتبة بايثون رائعة أخرى للعلوم البيانية. توفر مكتبة التعلم الآلي مجموعة متنوعة من خوارزميات التعلم الآلي المفيدة، وتم تصميمها لتكون متوافقة مع SciPy وNumPy.

تضم Scikit-learn تعزيز التدرج، وDBSCAN، وغابات عشوائية في طرق التصنيف والانحدار، وألات دعم متجه.

تستخدم المكتبة البايثونية غالبًا لتطبيقات مثل التجميع، والتصنيف، واختيار النموذج، والانحدار، وتقليل الأبعاد.

هذه هي بعض الميزات الرئيسية لمكتبة Scikit-learn للعلوم البيانية:

• تصنيف البيانات ونمذجتها
• معالجة البيانات قبل استخدامها
• اختيار النموذج
• خوارزميات التعلم الآلي من النهاية إلى النهاية

7. Keras

Keras هي مكتبة بايثون شائعة جدًا تستخدم غالبًا للتعلم العميق ووحدات الشبكات العصبية، مشابهة لTensorFlow. تدعم المكتبة كلا خلفيات TensorFlow وTheano، مما يجعلها خيارًا رائعًا لأولئك الذين لا يريدون الانخراط كثيرًا 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. مكتبة Keras هي موديلار، قابلة للتوسيع، ومرونة، مما يجعلها خيارًا وديًا للمبتدئين. بالإضافة إلى ذلك، توفر واحدة من أوسع نطاقات أنواع البيانات.

تتم recherche Keras غالبًا لنمذج التعلم العميق المتاحة مع أوزان مسبقة التدريب، ويمكن استخدامها لصنع التنبؤات أو استخراج ميزاتها دون إنشاء أو تدريب نموذجك الخاص.

هذه هي بعض الميزات الرئيسية لمكتبة Keras للعلوم البيانية:

• تطوير طبقات عصبية
• معالجة البيانات
• دالات التنشيط والتكلفة
• نمذج التعلم العميق والتعلم الآلي

8. Scrapy

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

تضم المكتبة تطبيقات واسعة، بما في ذلك بناء برامج الت爬ل التي تسترد البيانات المهيكلة من الويب. كما أنها تستخدم لجمع البيانات من واجهات برمجة التطبيقات، وتتيح للمستخدمين كتابة شفرة عالمية يمكن إعادة استخدامها لبناء وتنظيم爬ل كبير.

هذه هي بعض الميزات الرئيسية لمكتبة Scrapy للعلوم البيانية:

• خفيفة الوزن ومفتوحة المصدر
• مكتبة爬ل الويب قوية
• استخراج البيانات من الصفحات الموجودة على الويب باستخدام محددي XPath
• دعم مدمج

9. PyTorch

قرب نهاية قائمتنا توجد PyTorch، وهي مكتبة بايثون رائعة أخرى للعلوم البيانية. تعتمد الحزمة العلمية القائمة على بايثون على قوة وحدات معالجة الرسومات، وغالبًا ما تُختار كمنصة بحث عن التعلم العميق مع أقصى مرونة وسُرعة.

تم إنشاء PyTorch بواسطة فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي في فيسبوك في عام 2016، وتتميز بأفضل ميزاتها بسرعة التنفيذ، والتي يمكن أن تتحقق حتى عند التعامل مع الرسومات الثقيلة. وهي مرنة للغاية وقادرة على العمل على معالجات مبسطة أو وحدات المعالجة المركزية (CPUs) ووحدات معالجة الرسومات (GPUs).

هذه هي بعض الميزات الرئيسية لمكتبة PyTorch للعلوم البيانية:

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

10. BeautifulSoup

تختم قائمتنا بأفضل 10 مكتبات بايثون للعلوم البيانية بمكتبة BeautifulSoup، والتي غالبًا ما تستخدم لل爬ل الويب وتنقيب البيانات. مع BeautifulSoup، يمكن للمستخدمين جمع البيانات المتاحة على موقع الويب دون وجود ملف CSV أو واجهة برمجة تطبيقات مناسبة. في نفس الوقت، تساعد المكتبة البايثونية على تنقيب البيانات وتنظيمها في الصيغة المطلوبة.

كما أن BeautifulSoup تضم مجتمعًا متوفرًا للدعم ووثائق شاملة تتيح سهولة التعلم.

هذه هي بعض الميزات الرئيسية لمكتبة BeautifulSoup للعلوم البيانية:

• دعم المجتمع
• 爬ل الويب وتنقيب البيانات
• سهلة الاستخدام
• جمع البيانات دون وجود ملف CSV أو واجهة برمجة تطبيقات مناسبة