stub 10 Pirtûkxaneyên Python ên çêtirîn ji bo Zanistiya Daneyê (2024) - Unite.AI
Girêdana bi me

Pirtûkxaneyên Python

10 Pirtûkxaneyên Python ên çêtirîn ji bo Zanistiya Daneyê

Demê on

Python rabûye bûye zimanê bernamenûsê yê îroyîn ku herî zêde tê bikar anîn, û ew bijareya herî bilind e ji bo çareserkirina peywirên zanistiya daneyê. Python her roj ji hêla zanyarên daneyê ve tê bikar anîn, û ji ber xwezaya xweya fêrbûna hêsan ji bo amator û pisporan vebijarkek girîng e. Hin taybetmendiyên din ên ku Python ji bo zanistiya daneyê ew qas populer dike ev e ku ew çavkaniyek vekirî, objekt-oriented, û zimanek bi performansa bilind e. 

Lê xala herî mezin a firotanê ya Python ji bo zanistiya daneyê cûrbecûr pirtûkxaneyên wê ye ku dikare ji bernamenûsan re bibe alîkar ku gelek pirsgirêkan çareser bikin. 

Ka em ji bo zanistiya daneyê li 10 pirtûkxaneyên Python-ê yên çêtirîn binêrin: 

1. TensorFlow

Serê navnîşa me ya 10 pirtûkxaneyên Python ên çêtirîn ên ji bo zanistiya daneyê TensorFlow e, ku ji hêla Tîma Mejiyê Google ve hatî pêşve xistin. TensorFlow hem ji bo destpêk û hem jî ji bo pisporan vebijarkek hêja ye, û ew cûrbecûr amûrên maqûl, pirtûkxane û çavkaniyên civakê pêşkêşî dike. 

Pirtûkxane ji bo hesabên hejmarî yên performansa bilind e, û dora 35,000 şîrove û civatek ji zêdetirî 1,500 beşdaran heye. Serîlêdanên wê li seranserê qadên zanistî têne bikar anîn, û çarçoweya wê bingehê ji bo destnîşankirin û xebitandina hesabên ku tensoran vedihewîne, ku bi qismî hêmanên hesabkerî yên diyarkirî ne ku di dawiyê de nirxek çêdikin. 

TensorFlow bi taybetî ji bo peywirên wekî naskirina axaftin û wêneyê, serîlêdanên li ser bingeha nivîsê, analîzên rêzikên demjimêr, û tespîtkirina vîdyoyê bikêr e. 

Li vir hin taybetmendiyên sereke yên TensorFlow ji bo zanistiya daneyê hene: 

  • Di fêrbûna makîneya neuralî de ji sedî 50 û 60 xeletiyê kêm dike
  • Rêveberiya pirtûkxaneyê ya hêja
  • Mîmarî û çarçoveya nerm
  • Li ser cûrbecûr platformên hesabkirinê dimeşîne

2. SciPy

Pirtûkxaneyek din a sereke ya Python ji bo zanistiya daneyê SciPy ye, ku pirtûkxaneyek Python-a belaş û çavkaniyek vekirî ye ku ji bo hesabên asta bilind tê bikar anîn. Mîna TensorFlow, SciPy xwedan civakek mezin û çalak e ku bi sedan beşdarvanan pêk tê. SciPy bi taybetî ji bo hesabên zanistî û teknîkî bikêr e, û ew ji bo hesabên zanistî rûtînên cihêreng ên bikarhêner-heval û bikêr peyda dike. 

SciPy li ser Numpy-ê ye, û ew hemî fonksiyonan dihewîne dema ku wan vediguhezîne navgînên zanistî yên bikarhêner-heval. SciPy di ​​pêkanîna hesabkirina zanistî û teknîkî ya li ser danehevên mezin de hêja ye, û ew bi gelemperî ji bo operasyonên wêneya piralî, algorîtmayên xweşbîniyê, û cebraya xêzkirî tê sepandin. 

Li vir hin taybetmendiyên sereke yên SciPy ji bo zanistiya daneyê hene: 

  • Fermanên asta bilind ji bo manîpulekirin û dîtina daneyan
  • Fonksiyonên çêkirî yên ji bo çareserkirina hevkêşeyên cûda
  • Pêvajoya wêneyê piralî
  • Hesabkirina daneya mezin

3. pandas

Yek ji pirtûkxaneyên Python-ê yên ku ji bo zanistiya daneyê ya herî berfireh tê bikar anîn Pandas e, ku amûrên manipulasyon û analîzê yên daneyan peyda dike ku dikarin ji bo analîzkirina daneyan werin bikar anîn. Pirtûkxane ji bo manîpulekirina tabloyên jimareyî û analîzên rêzikên demê strukturên xweyên daneya hêzdar vedihewîne. 

Du taybetmendiyên sereke yên pirtûkxaneya Pandas Series û DataFrames in, ku awayên bilez û bikêr in ji bo birêvebirin û vekolîna daneyan. Van daneyan bi bandor temsîl dikin û bi awayên cûda manîpule dikin. 

Hin serîlêdanên sereke yên Pandas tevliheviya daneya giştî û paqijkirina daneyan, statîstîk, darayî, hilberîna rêza tarîxê, paşveçûna xêzkirî, û hêj bêtir hene. 

Li vir hin taybetmendiyên sereke yên Pandas ji bo zanistiya daneyê hene: 

  • Fonksiyona xwe biafirînin û wê li ser rêzek daneyan bimeşînin
  • Abstraction-asta bilind
  • Avahiyên-asta bilind û amûrên manîpulasyonê
  • Yekbûn/tevlihevkirina danehevan 

4. numpy

Numpy pirtûkxaneyek Python e ku dikare bêkêmasî ji bo berhevoka pir-dimensîyonî ya mezin û pêvajoya matrixê were bikar anîn. Ew komek mezin a fonksiyonên matematîkî yên asta bilind bikar tîne ku wê bi taybetî ji bo hesabên zanistî yên bingehîn ên bikêr bikêr dike. 

NumPy paketek pêvajoyek rêzê-armanca gelemperî ye ku rêz û amûrên performansa bilind peyda dike, û ew hêdîbûnê bi peydakirina rêzikên piralî û fonksiyon û operatorên ku li ser wan bi bandor dixebitin peyda dike. 

Pirtûkxaneya Python bi gelemperî ji bo analîzkirina daneyan, afirandina rêzikên hêzdar ên N-dimensîyonî, û avakirina bingeha pirtûkxaneyên din ên mîna SciPy û scikit-learn tê sepandin. 

Li vir hin taybetmendiyên sereke yên NumPy ji bo zanistiya daneyê hene: 

  • Ji bo rûtînên jimareyî fonksiyonên bilez, pêş-berhevkirî
  • Nêzîkatiya objekt-oriented piştgirî dike
  • Array-oriented ji bo hesabkirina bikêrtir
  • Paqijkirina daneyan û manîpulasyonê

5. Matplotlib

Matplotlib ji bo Python pirtûkxaneyek plansaziyê ye ku civakek ji zêdetirî 700 beşdaran heye. Ew grafîk û nexşeyan çêdike ku dikare ji bo dîtina daneyan were bikar anîn, û her weha API-ya objekt-oriented ji bo vekirina nexşeyan di serîlêdanan de. 

Yek ji vebijarkên herî populer ên ji bo zanistiya daneyê, Matplotlib xwedan cûrbecûr sepanan e. Ew dikare ji bo analîzkirina pêwendiya guhêrbaran, ji bo dîtina navberên pêbaweriya modelan û belavkirina daneyan ji bo bidestxistina têgihiştinan, û ji bo vedîtina derveyî bi karanîna nexşeyek belav were bikar anîn. 

Li vir hin taybetmendiyên sereke yên Matplotlib ji bo zanistiya daneyê hene: 

  • Dikare bibe şûna MATLAB
  • Azad û çavkaniya vekirî
  • Bi dehan piştgir û celebên derketinê piştgirî dike
  • Mezaxtina bîra kêm

6. Scikit-hîn bibin

Scikit-learn ji bo zanistiya daneyê pirtûkxaneyek din a Python-ê ye. Pirtûkxaneya fêrbûna makîneyê cûrbecûr algorîtmayên fêrbûna makîneyê yên bikêr peyda dike, û ew tête sêwirandin ku di nav SciPy û NumPy de were navber kirin. 

Scikit-learn zêdekirina gradientê, DBSCAN, daristanên rasthatî yên di nav dabeşkirinê de, paşveçûn, awayên komkirinê, û makîneyên vektorê piştgirî vedihewîne. 

Pirtûkxaneya Python bi gelemperî ji bo serîlêdanên wekî kombûn, dabeşkirin, hilbijartina model, paşveçûn û kêmkirina pîvanan tê bikar anîn. 

Li vir hin taybetmendiyên sereke yên Scikit-learn ji bo zanistiya daneyê hene: 

  • Dabeşkirin û modelkirina daneyan
  • Pêş-pêvajoya daneyan
  • Hilbijartina model
  • Algorîtmayên fêrbûna makîneya dawî-bi-dawî 

7. Keras

Keras pirtûkxaneyek Python-a pir populer e ku pir caran ji bo fêrbûna kûr û modulên tora neuralî, mîna TensorFlow, tê bikar anîn. Pirtûkxane hem paşperdeya TensorFlow û hem jî Theano piştgirî dike, ku ew ji bo kesên ku naxwazin pir bi TensorFlow re têkildar bibin vebijarkek girîng dike. 

Pirtûkxaneya çavkaniya vekirî hemî amûrên ku ji bo avakirina modelan, analîzkirina daneyên daneyan, û dîtina grafikan hewce ne pêşkêşî we dike, û ew berhevokên berê-labelkirî yên ku dikarin rasterast werin import û barkirin vedihewîne. Pirtûkxaneya Keras modular, berfireh û nerm e, ku ew ji bo destpêkek vebijarkek bikarhêner-heval e. Li ser vê yekê, ew ji bo celebên daneyê yek ji rêzikên herî berfireh jî pêşkêşî dike. 

Keras bi gelemperî ji bo modelên fêrbûna kûr ên ku bi giraniyên pêşwextkirî têne peyda kirin têne peyda kirin, û ev dikarin bêne bikar anîn da ku pêşbîniyan bikin an taybetmendiyên wê derxînin bêyî ku modela xwe biafirînin an perwerde bikin.

Li vir hin taybetmendiyên sereke yên Keras ji bo zanistiya daneyê hene: 

  • Pêşxistina qatên neuralî
  • Kombûna daneyan
  • Çalakkirin û fonksiyonên lêçûn
  • Hînbûna kûr û modelên fêrbûna makîneyê

8. Scrappy

Scrapy ji bo zanistiya daneyê yek ji pirtûkxaneyên Python-ê yên herî naskirî ye. Çarçoveyên Python-ê yên bi lez û çavkaniya vekirî bi gelemperî têne bikar anîn da ku daneyan ji rûpela malperê bi alîkariya hilbijêrên XPath-ê derxînin. 

Pirtûkxane xwedan cûrbecûr serlêdanan e, di nav de ku tê bikar anîn ji bo avakirina bernameyên xêzkirinê yên ku daneyên sazkirî ji tevneyê vedigirin. Di heman demê de ew ji bo berhevkirina daneyan ji API-yan tê bikar anîn, û ew bikarhêneran dihêle ku kodên gerdûnî binivîsin ku dikarin ji bo avakirin û pîvandina crawlersên mezin ji nû ve werin bikar anîn. 

Li vir hin taybetmendiyên sereke yên Scrapy ji bo zanistiya daneyê hene: 

  • Sivik û çavkaniya vekirî
  • Pirtûkxaneya paqijkirina malperê ya bihêz
  • Bi hilbijêrên XPath re rûpelên serhêl ên forma daneyê derdixe 
  • Piştgiriya çêkirî

9. PyTorch

Nêzîkî dawiya navnîşa me PyTorch e, ku ji bo zanistiya daneyê hîn pirtûkxaneyek din a topek Python e. Pakêta komputera zanistî ya Python-ê xwe dispêre hêza yekîneyên hilberandina grafîkê, û ew bi gelemperî wekî platformek lêkolîna fêrbûna kûr bi nermbûn û leza herî zêde tête hilbijartin. 

Di sala 2016-an de ji hêla tîmê lêkolînê ya AI-ê ya Facebook-ê ve hatî afirandin, taybetmendiyên çêtirîn PyTorch leza wê ya bilind a darvekirinê heye, ku ew dikare bigihîje tewra dema ku grafikên giran bi dest bixe. Ew pir maqûl e, ku dikare li ser pêvajoyên hêsan an CPU û GPU-yê bixebite. 

Li vir hin taybetmendiyên sereke yên PyTorch ji bo zanistiya daneyê hene: 

  • Kontrola li ser daneyên danûstendinê
  • Pir maqûl û bilez
  • Pêşxistina modelên fêrbûna kûr
  • Dabeşkirina îstatîstîkî û operasyonên

10. Şorba xweş

Girtina navnîşa me ya 10 pirtûkxaneyên Python-ê yên çêtirîn ên ji bo zanistiya daneyê BeautifulSoup e, ku pir caran ji bo xêzkirina malperê û hilanîna daneyê tê bikar anîn. Bi BeautifulSoup, bikarhêner dikarin daneyên ku li ser malperek bêyî CSV an API-ya rast peyda dibin berhev bikin. Di heman demê de, pirtûkxaneya Python arîkariya daneyan dike û di forma pêwîst de saz dike. 

BeautifulSoup di heman demê de ji bo piştgirî û belgeyên berfireh civakek damezrandî heye ku rê dide fêrbûna hêsan. 

Li vir hin taybetmendiyên sereke yên BeautifulSoup ji bo zanistiya daneyê hene: 

  • Piştgiriya civakê
  • Rakirina malperê û hilanîna daneyê
  • Bikaranîna wê hêsan e
  • Daneyên bêyî CSV an API-ya rast berhev bikin

Alex McFarland rojnamevan û nivîskarek AI-ê ye ku pêşkeftinên herî dawî yên di îstîxbarata sûnî de vedikole. Wî li çaraliyê cîhanê bi gelek destpêk û weşanên AI-yê re hevkarî kiriye.