أفضل 12 مكتبة بيثون لعلوم البيانات في عام 2022

أصبحت لغة برمجة Python واحدة من أكثر لغات البرمجة الرائدة التي تُستخدم لحل مشاكل وتحديات ومهام علوم البيانات. أثبتت مكتبات Python أنها أكثر المكتبات فائدة للمطورين لتشفير خوارزميات علوم البيانات. دعونا نلقي نظرة على أكثر 12 مكتبة بايثون شهرة

أهم مكتبات بايثون

1. NumPy

NumPy هي حزمة مكتبة مهمة في مجال التطبيقات العلمية. يمكن أن يساعد المطور على معالجة المصفوفات الكبيرة والمصفوفات متعددة الأبعاد. كما أن لديها مجموعة واسعة من الأساليب المنفذة والوظائف الرياضية عالية المستوى ، مما يخلق إمكانية للمطور لتنفيذ العديد من العمليات باستخدام هذه الكائنات.

حصلت هذه المكتبة على عدد كبير من الترقيات والتحسينات في الماضي ، بما في ذلك إصلاح مشكلات التوافق وإصلاح الأخطاء. من الممكن أيضًا معالجة الملفات بأي ترميز باستخدام بعض الوظائف المتوفرة في Python أيضًا.

2. SciPy

SciPy هي مكتبة Python مفيدة أخرى لحساب العمليات الحسابية العلمية. تعتمد هذه المكتبة على مكتبة NumPy وتزيد من إمكانيات NumPy. يتم تنفيذ بنية البيانات الخاصة بـ SciPy بواسطة NumPy وهي عبارة عن مصفوفة متعددة الأبعاد. تحتوي هذه الحزمة على العديد من الأدوات التي يمكن أن تساعد المطور في حل العديد من المهام مثل حساب التفاضل والتكامل ، ونظرية الاحتمالات ، والجبر الخطي ، وما إلى ذلك.

تلقت SciPy أيضًا تحسينات كبيرة في البناء ، مما سمح بالتكامل المستمر في أنظمة التشغيل المختلفة والأساليب والوظائف الجديدة. تعد أحدث أدوات تحسين الأداء المحدثة مهمة جدًا أيضًا إلى جانب وظائف LAPACK و BLAS.

3. الباندا

تحتوي مكتبة Pandas Python على مجموعة متنوعة من أدوات التحليل وتوفر أيضًا هياكل بيانات عالية المستوى. لديها قدرة ممتازة على ترجمة العمليات ذات الطبيعة المركبة مع البيانات في أمر واحد أو اثنين فقط. هذه هي إحدى السمات الرئيسية لمكتبة Pandas.

هناك العديد من الأساليب المضمنة في Pandas التي يمكن استخدامها لوظائف السلاسل الزمنية ، والجمع بين البيانات والتصفية والتجميع جنبًا إلى جنب مع مؤشرات السرعة. حصلت الإصدارات الجديدة من مكتبة الباندا على العديد من التحسينات الهامة في مكتبة الباندا في مجالات مثل الدعم في إجراء عمليات الأنواع المخصصة ، والمخرجات الأكثر ملاءمة لتطبيق الطريقة والفرز وتجميع البيانات.

4. StatsModels

Statsmodels هي واحدة من وحدات Python الرئيسية التي يمكن للمطور أن يجد فيها العديد من الفرص لإجراء الاختبار الإحصائي وتقدير النماذج الإحصائية وتحليل البيانات الإحصائية وغيرها الكثير. يمكن للمطور استكشاف العديد من الاحتمالات المختلفة في التخطيط وتنفيذ الكثير من الأساليب في التعلم الآلي. مكتبة StatsModels تثري وتتطور باستمرار بفرص جديدة بمرور الوقت.

في أحدث إصدارات Pandas ، يمكن للمرء أن يجد طرقًا جديدة متعددة المتغيرات مثل المقاييس المتكررة داخل ANOVA و MANOVA وتحليل العوامل. في الإصدار الجديد ، يمكن لمطور التعلم الآلي أيضًا العثور على نماذج تعداد جديدة مثل NegativeBinomialP والنماذج الصفرية المتضخمة و GeneralizedPoisson جنبًا إلى جنب مع تحسينات السلاسل الزمنية.

5. Matplotlib

يمكن لمكتبة Matplotlib Python أن تساعد المطور في بناء رسوم بيانية ومخططات مختلفة مثل الرسوم البيانية للإحداثيات غير الديكارتية ، والمخططات المبعثرة ، والمدرج التكراري ، والمخططات ثنائية الأبعاد وغيرها الكثير. يتم إنشاء العديد من مكتبات التخطيط للعمل بالتنسيق مع مكتبة matplotlib.

في آخر تحديث للإصدار من أجل التحسين ، يمكن للمرء أن يجد تغييرات جديدة في الأساطير ، والخطوط ، والأحجام ، والألوان ، والنمط ، وما إلى ذلك. هناك أيضًا تحسن في دورة الألوان من خلال إنشاء دورة ألوان صديقة للعمى إلى جانب تحسين المظهر مثل محاذاة أساطير المحاور تلقائيًا.

6. بحار

Seaborn هي واجهة برمجة تطبيقات ذات مستوى أعلى تعتمد على مكتبة matplotlib التي تحتوي على إعدادات افتراضية مناسبة جدًا لمعالجة الرسوم البيانية. يمكن للمطور أيضًا استخدام معرض التصور الغني لـ Seaborn ، والذي يتضمن أيضًا أنواعًا معقدة مثل الرسوم البيانية للكمان ، والمؤامرات المشتركة ، ومخططات الكمان وغيرها الكثير.

في التحديثات الجديدة لمكتبة seaborn ، كان الأمر يتعلق في الغالب بإصلاح الأخطاء. أيضًا ، في الإصدار الجديد من Seaborn ، تمت إضافة الخيارات والمعلمات إلى التصور وتم تحسين التوافق بين الخلفيات المحسّنة لـ matplotlib التفاعلية و PairGrid أو FacetGrid.

7. مؤامرة

Plotly هي حزمة مكتبة Python يمكن للمطور استخدامها لبناء رسومات محسنة بسرعة. كما أنه مصمم للعمل والتكيف مع تطبيقات الويب التفاعلية. يحتوي Plotly على معارض تصورية مذهلة مثل المخططات ثلاثية الأبعاد والمؤامرات الثلاثية والرسومات الكنتورية وغيرها الكثير. هناك ميزات جديدة في مكتبة Plotly python الآن والتي قدمت الدعم لتكامل الحديث المتبادل والرسوم المتحركة و "طرق العرض متعددة الروابط" بسبب التحسينات المستمرة في الميزات والرسومات الجديدة.

8. خوخه

مكتبة Bokeh هي مكتبة Python تستخدم أدوات JavaScript لإنشاء تصورات تفاعلية وقابلة للتطوير في المتصفح. هناك العديد من الميزات المفيدة في مكتبة Bokeh في Python مثل تحديد عمليات الاسترجاعات وإضافة عناصر واجهة المستخدم وإمكانيات التفاعل في شكل ربط المؤامرات وإمكانيات التصميم جنبًا إلى جنب مع العديد من المجموعات المتنوعة من الرسوم البيانية. يتمتع Bokeh بالعديد من القدرات التفاعلية المحسّنة مثل تحسينات حقل تلميح الأدوات المخصص وأداة التكبير الصغيرة بالإضافة إلى تدوير تسميات علامة فئوية.

9. بيدوت

مكتبة Pydot هي مكتبة بيثون تُستخدم لإنشاء مخططات معقدة غير موجهة وموجهة. إنه مكتوب بلغة Python وهو واجهة لـ Graphviz. يصبح Pydot مفيدًا جدًا في بناء الخوارزميات والشبكات العصبية القائمة على أشجار القرار من خلال إتاحة عرض بنية الرسوم البيانية.

10. Scikit-Learn

إذا كان مطور علوم البيانات يريد العمل مع البيانات ، فإن Scikit-Learn هي واحدة من أفضل المكتبات بالنسبة لها. يمكن أن توفر هذه المكتبة أيضًا خوارزميات لاستخراج البيانات مثل اختيار النموذج ، وتقليل الأبعاد ، والتصنيف ، والانحدار ، والتكتل ، بالإضافة إلى العديد من الخوارزميات للتعلم الآلي القياسي. تم إجراء الكثير من التحسينات على هذه المكتبة ، بما في ذلك التحسينات في التحقق المتبادل. يوفر Scikit-Learn الآن القدرة على استخدام أكثر من مقياس واحد.

11. TensorFlow

TensorFlow هو أحد أكثر الأطر شيوعًا للتعلم الآلي والتعلم العميق الذي طورته Google في Google Brain. يمكن للمرء استخدام مجموعات بيانات متعددة لإنشاء شبكات عصبية اصطناعية باستخدام هذا الإطار. هناك العديد من التطبيقات المفيدة لـ TensorFlow مثل التعرف على الكلام وتحديد الأشياء وغيرها الكثير. يمكن لمطور التعلم الآلي أيضًا العثور على العديد من مساعدي الطبقات المفيدة مثل skflow و tf-slim و tflearn وما إلى ذلك بالإضافة إلى TensorFlow العادي.

احصل على دورات في علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. انضم إلى برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

12. كراس

Keras هي واحدة من أفضل مكتبات Python ، وهي سهلة الاستخدام للغاية ولديها قدرة ممتازة على العمل مع البيانات الهائلة والشبكات العصبية العميقة. يمكن للمرء استخدام MxNet و CNTK أيضًا كخلفية وتشغيل أعلى Theano و TensorFlow. تم إجراء الكثير من التحسينات الوظيفية على تحسينات واجهة برمجة التطبيقات (API) ، والتوثيق ، وقابلية الاستخدام ، وأداء Keras في إصدار التحديث الجديد مع ميزات جديدة مثل شبكات التطبيع الذاتي ، وتطبيق MobileNet الجديد ، وطبقة Conv3DTranspose ، وما إلى ذلك.

خاتمة

علم البيانات هو المجال الأسرع نموًا في علوم الكمبيوتر. علم البيانات هو مزيج من الرياضيات والإحصاء والخوارزميات الحسابية. هذه هي مكتبات Python المستخدمة بشكل شائع لتطبيقات علوم البيانات.