اهم مكتبات لغة بايثون

اهم مكتبات لغة بايثون لعلوم البيانات لعام 2022

بايثون هي لغة البرمجة الأكثر استخداما اليوم. عندما يتعلق الأمر بحل مهام وتحديات علوم البيانات ، فإن لغة بايثون لا تتوقف عن مفاجأة مستخدميها. يستفيد معظم علماء البيانات بالفعل من قوة برمجة بايثون كل يوم.

بايثون هي لغة سهلة التعلم وسهلة التصحيح ومستخدمة على نطاق واسع وموجهة للكائنات ومفتوحة المصدر وعالية الأداء وهناك العديد من الفوائد لبرمجة بايثون. يتم استخدام مكتبات لغة بايثون لعلوم البيانات بواسطة المبرمجون يوميا في حل المشكلات وبناء التطبيقات. في هذه المقالة سأشارك أهم مكتبات لغة بايثون لعلوم البيانات لعام 2022.

مكتبات بايثون لعلوم البيانات

  • TensorFlow
  • NumPy
  • SciPy
  • Pandas
  • Matplotlib
  • Keras
  • SciKit-Learn
  • PyTorch
  • Scrapy
  • BeautifulSoup
مكتبات لغة بايثون لعلوم البيانات

1. TensorFlow

TensorFlow هي الأولي في قائمة مكتبات لغة بايثون لعلوم البيانات. TensorFlow هي مكتبة للحسابات الرقمية عالية الأداء مع حوالي 35000 تعليق ومجتمع نابض بالحياة يضم حوالي 1500 مساهم ومطور. يتم استخدام المكتبة في مختلف المجالات العلمية. TensorFlow هي في الأساس إطار عمل لتعريف وتشغيل العمليات الحسابية التي تتضمن الموترات ، والموترات هي كائنات حسابية محددة جزئيًا تنتج قيمة في النهاية.

الميزات:

  • تصورات أفضل للرسم البياني الحسابي
  • تقلبل الخطأ بنسبة 50 إلى 60 بالمائة في مجال تعلم الآلة
  • الحوسبة المتوازية لتنفيذ نماذج معقدة
  • إدارة سلسة للمكتبة بدعم من جوجل
  • تحديثات أسرع وإصدارات جديدة متكررة لتزويدك بأحدث الميزات

الإستخدامات:

  • التعرف على الكلام والصور
  • التطبيقات المستندة علي النصوص
  • تحليل السلاسل الزمنية
  • كشف ومتابعة مقاطع الفيديو

2. SciPy

SciPy هي مكتبة مجانية ومفتوحة المصدر لعلوم البيانات تستخدم على نطاق واسع للحسابات عالية المستوى. لدى SciPy حوالي 19000 تعليق على GitHub ومجتمع نشط يضم حوالي 600 مساهم. يتم استخدامها في الحسابات العلمية والتقنية ، لأنها تقوم بتخصيص مكتبة NumPy وتوفر العديد من الإجراءات الروتينية سهلة الاستخدام والفعالة للحسابات العلمية.

الميزات:

  • مجموعة من الخوارزميات والوظائف المبنية على امتداد NumPy
  • أوامر عالية المستوى لمعالجة البيانات والتصور
  • معالجة الصور متعددة الأبعاد باستخدام الوحدة الفرعية SciPy ndimage
  • وظائف مضمنة لحل المعادلات التفاضلية

الإستخدامات:

  • عمليات الصورة متعددة الأبعاد
  • حل المعادلات التفاضلية
  • خوارزميات التحسين
  • الجبر الخطي

3. NumPy

NumPy هي المكتبة الأساسية للحساب العددي في لغة بايثون. لديها حوالي 18000 تعليق على GitHub ومجتمع نشط من 700 مساهم ومطور. إنها مكتبة معالجة للأغراض العامة توفر كائنات متعددة الأبعاد عالية الأداء تسمى المصفوفات والأدوات للعمل معها. تعالج NumPy أيضًا مشكلة البطء جزئيًا من خلال توفير هذه المصفوفات متعددة الأبعاد بالإضافة إلى توفير الوظائف والمشغلين الذين يعملون بكفاءة على هذه المصفوفات.

الميزات:

  • توفر وظائف سريعة ومترجمة مسبقًا للإجراءات العددية
  • حوسبة موجهة للمصفوفات من أجل كفاءة أفضل
  • حسابات مضغوطة وسريعة مع التوجيه

الإستخدامات:

  • تستخدم على نطاق واسع في تحليل البيانات
  • تنشئ مصفوفات قوية الأبعاد
  • تشكل قاعدة لمكتبات أخرى مثل SciPy و scikit-Learn
4. Pandas

مكتبة Pandas أمر لا بد منه في دورة حياة عالم البيانات. إنها مكتبة بايثون الأكثر شهرة والأكثر استخداما لعلوم البيانات ، جنبا إلى جنب مع NumPy. مع وجود حوالي 1700 تعليق على GitHub ومجتمع نشط يضم 1200 مساهم ، يتم استخدامها بكثافة لتحليل البيانات وتنظيفها. توفر Pandas هياكل بيانات سريعة ومرنة ، مثل الأقراص المضغوطة لإطار البيانات ، والتي تم تصميمها للعمل مع البيانات المنظمة بسهولة بالغة وبشكل حدسي.

الميزات:

  • بناء جملة بليغ ووظائف غنية تمنحك حرية التعامل مع البيانات المفقودة
  • تمكنك من إنشاء الدوال الخاصة وتشغيلها عبر سلسلة من البيانات
  • تجريد عالي المستوى
  • تحتوي على هياكل بيانات عالية المستوى وأدوات معالجة

الإستخدامات:

  • تنظيف وتنقية البيانات
  • وظائف ETL (استخراج وتحويل وتحميل) لتحويل وتخزين البيانات ، حيث إنها تتمتع بدعم ممتاز لتحميل ملفات CSV في تنسيق إطار البيانات الخاص بها
  • تستخدم في مجموعة متنوعة من المجالات الأكاديمية والتجارية ، بما في ذلك الإحصاء والتمويل وعلم الأعصاب
  • وظائف خاصة بالسلسلة الزمنية ، مثل إنشاء النطاق الزمني والنافذة المتحركة والانحدار الخطي وتغيير التاريخ.
5. Matplotlib

تحتوي Matplotlib على تصورات قوية وجميلة. إنها مكتبة تخطيطية لبايثون بها حوالي 26000 تعليق على GitHub ومجتمع حيوي للغاية يضم حوالي 700 مساهم. بسبب الرسوم البيانية التي تنتجها ، يتم استخدامها على نطاق واسع لتصور البيانات. كما توفر أيضًا واجهة برمجة تطبيقات موجهة للكائنات ، والتي يمكن استخدامها لتضمين تلك الرسوم البيانية في التطبيقات.

الميزات:

  • مجانيًة ومفتوح المصدر
  • تدعم العشرات من الخلفيات وأنواع الإخراج ، مما يعني أنه يمكنك استخدامها بغض النظر عن نظام التشغيل الذي تستخدمه أو تنسيق الإخراج الذي ترغب في استخدامه
  • يمكن استخدام Pandas نفسها كأغلفة حول MATLAB API لدفع MATLAB لتنظيف البيانات
  • استهلاك منخفض للذاكرة ووقت تشغيل أفضل

الإستخدامات:

  • تحليل ارتباط المتغيرات
  • تصور للبيانات للحصول على رؤى فورية
6. Keras

تعد Keras مكتبة مشهورة تُستخدم على نطاق واسع للتعلم العميق ووحدات الشبكة العصبية. تدعم Keras كلاً من TensorFlow و Theano ، لذا فهو خيار جيد إذا كنت لا تريد الغوص في تفاصيل TensorFlow.

الميزات:

  • توفر Keras مجموعة كبيرة من البيانات ذات العلامات المسبقة والتي يمكن استخدامها للاستيراد والتحميل مباشرة.
  • تحتوي على طبقات ومعلمات متنوعة مطبقة يمكن استخدامها لبناء الشبكات العصبية وتكوينها وتدريبها وتقييمها

الإستخدامات:

  • من أهم تطبيقات Keras نماذج التعلم العميق المتوفرة بأوزانها المحددة مسبقًا. يمكنك استخدام هذه النماذج مباشرة لعمل تنبؤات أو استخراج ميزاتها دون إنشاء نماذج جديدة أو تدريبها.
7. Scikit-learn

Scikit-Learn هي مكتبة لتعلم الآلة توفر تقريبًا جميع خوارزميات التعلم الآلي التي قد تحتاجها. تم تصميم Scikit-Learn ليتم إقحامها في NumPy و SciPy.

الإستخدامات:

  • التجميع
  • التصنيف
  • التراجع
  • اختيار النموذج
  • تخفيض الأبعاد
8. PyTorch

أفضل مكتبات لغة بايثون لعلوم البيانات هي PyTorch ، وهي حزمة حوسبة علمية مبنية على بايثون تستخدم قوة وحدات معالجة الرسومات. PyTorch هي واحدة من أكثر منصات أبحاث التعلم العميق شيوعًا والتي تم تصميمها لتوفير أقصى قدر من المرونة والسرعة.

الإستخدامات:

  • بناء شبكات عصبية عميقة
  • دعم قوي لتسريع الـ GPU
9. Scrapy

تعد Scrapy أحد أكثر مكتبات الزحف على الويب شيوعا وسرعة ومفتوحة المصدر مكتوبة بلغة بايثون. يتم استخدامها بشكل شائع لاستخراج البيانات من صفحة الويب بمساعدة المحددات القائمة على XPath.

الإستخدامات:

  • تساعد Scrapy في بناء برامج الزحف التي يمكنها استرداد البيانات المنظمة من الويب
  • تستخدم Scrappy أيضًا لجمع البيانات من واجهات برمجة التطبيقات (API) وتتبع مبدأ “لا تكرر نفسك” في تصميم الواجهات ، مما يؤثر على المستخدمين لكتابة تعليمات برمجية يمكن إعادة استخدامها لبناء وتوسيع برامج الزحف الكبيرة.
10. BeautifulSoup

BeautifulSoup هي مكتبة بايثون تشتهر بالزحف على الويب وكشط البيانات. يمكن للمستخدمين جمع البيانات المتاحة على بعض مواقع الويب بدون ملف CSV أو API مناسب ، ويمكن لـ BeautifulSoup مساعدتهم في التخلص منها وترتيبها بالتنسيق المطلوب.

بالإضافة إلى مكتبات لغة بايثون لعلوم البيانات ، هناك العديد من مكتبات بايثون المفيدة الأخرى التي تستحق النظر إليها.

إذا كنت قد وصلت إلى هذا الحد ، شكرًا لك على القراءة وإذا كنت قد استمتعت بقراءة هذه المقالة ، يمكنك أن تشترك في القائمة البريدية الخاصة بالمدونة أو ترك تعليق بالأسفل.

close
النرة البريدية لمدونة مطورين

انضم إلي نشرتنا البريدية

الصورة الافتراضية
أحمد حسين
مطور ويب متكامل وأمتلك خبرة في تصميم وتطوير تطبيقات الويب باستخدام لغة بايثون وإطار Django

اترك ردّاً