معرفی 10 کتابخانه برتر پایتون | Python
در دنیای امروز، زمانی که فناوری نقش حیاتی فزاینده‌ای را در تمام جنبه‌های زندگی ما ایفا می‌کند، بسیار مهم است که زبان برنامه‌نویسی را انتخاب کنیم که بتواند به طور موثر مشکلات دنیای واقعی را برطرف کند. پایتون یکی از این زبان های برنامه نویسی است. محبوبیت پایتون Python در سال‌های اخیر به لطف استفاده از آن در طیف گسترده‌ای از صنایع مانند مهندسی نرم‌افزار، یادگیری ماشین، و علوم داده‌ها و غیره افزایش یافته است. تعداد زیادی از کتابخانه هایی که پایتون برای ارائه دارد دلیل محبوبیت آن است. بسیاری از استعدادهای نوظهور امروزی به همین دلیل جذب پایتون به عنوان زبان برنامه نویسی اولیه شده اند.
کتابخانه چیست؟
کتابخانه مجموعه‌ای از روش‌ها، کلاس‌ها و ماژول‌های کاربردی است که کد برنامه شما می‌تواند از آنها برای انجام وظایف خاص بدون نوشتن عملکردها از ابتدا استفاده کند. از آنجایی که کتابخانه‌ها معمولاً دامنه باریکی دارند (مثلاً رشته‌ها، ورودی/خروجی و سوکت‌ها)، API (واسط‌های برنامه‌نویسی برنامه) کوچک‌تر هستند و به وابستگی‌های کمتری نیاز دارند.
این چیزی بیش از فهرستی از تعاریف کلاس نیست. حال سوالی که باید در ذهن همه ایجاد شود این است که چرا به کتابخانه نیاز داریم؟ توضیح این موضوع ساده است: قابلیت استفاده مجدد کد. قابلیت استفاده مجدد کد چیزی نیست جز استفاده از کدهایی که قبلاً توسط افراد دیگر برای هدف خودمان تولید یا نوشته شده است.
به عنوان مثال، برخی از کتابخانه ها تابعی به نام findLastIndex(char) دارند که آخرین فهرست یک کاراکتر در یک رشته را برمی گرداند. ممکن است فوراً تابع findLastIndex (charToFind) کتابخانه را فراخوانی کنیم و کاراکترهایی را که باید موقعیت‌های آنها را به عنوان پارامتر پیدا کنیم، ارائه کنیم. در زندگی یک برنامه نویس، کتابخانه ها نقش یک فرشته را بازی می کنند، زیرا برنامه نویسان را از اختراع دوباره چرخ باز می دارند و در واقع روی مشکل واقعی تمرکز می کنند.
کتابخانه های پایتون Python چیست؟
اجازه دهید قبل از اینکه مستقیماً به محبوب ترین کتابخانه های پایتون شیرجه بزنید، با یک مرور سریع از زبان برنامه نویسی پایتون شروع کنیم. این یک نتیجه‌گیری قبلی است که احتمالاً نام «پایتون» را شنیده‌اید. پایتون، زاییده فکر Guido Van Rossum و قدمت آن به دهه 1980 برمی‌گردد، ثابت کرده است که یک تغییر دهنده بازی است. امروزه یکی از پرکاربردترین زبان های کدنویسی است و برای طیف وسیعی از برنامه ها مورد استفاده قرار می گیرد. محبوبیت پایتون را می توان به عوامل مختلفی نسبت داد:
- پایتون با مجموعه ای از کتابخانه ها عرضه می شود.
- Python به دلیل سهولت و سادگی یک زبان برنامه نویسی مبتدی است.
- پایتون از توسعه‌دهندگان خود می‌خواهد که در تمام جنبه‌های توسعه، استقرار و نگهداری سازنده‌تر باشند.
- یکی دیگر از دلایل محبوبیت بسیار زیاد پایتون، قابل حمل بودن آن است.
- در مقایسه با C، جاوا و C++، دستور برنامه نویسی پایتون برای یادگیری ساده است و سطح بالایی از انتزاع دارد.
همانطور که در اولین نکته بالا ذکر شد، محبوبیت Python ارتباط زیادی با کتابخانه های متنوع و آسان برای استفاده آن دارد. کتابخانه‌های پایتون مجموعه‌ای از توابع مفید هستند که به ما اجازه می‌دهند بدون شروع از ابتدا کد بنویسیم. با بیش از 137000 کتابخانه، پایتون می تواند برای ایجاد برنامه ها و مدل ها در زمینه های مختلف، به عنوان مثال، یادگیری ماشین، علم داده، تجسم داده ها، دستکاری تصویر و داده ها و بسیاری موارد دیگر استفاده شود.
فهرست برترین کتابخانه های پایتون
اکنون که کمی در مورد کتابخانه ها و چیستی پایتون فهمیدیم، اجازه دهید به بررسی عمیق برخی از کتابخانه های رایج در پایتون بپردازیم:
1- Pandas
Pandas یک کتابخانه منبع باز دارای مجوز BSD (توزیع نرم افزار برکلی) است. این کتابخانه محبوب به طور گسترده در زمینه علم داده استفاده می شود. آنها عمدتاً برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، دستکاری، تمیز کردن و غیره استفاده می‌شوند. پانداها امکان مدل‌سازی داده‌ها و عملیات تجزیه و تحلیل داده‌ها را بدون نیاز به جابجایی به زبان دیگری مانند R فراهم می‌کنند. معمولاً کتابخانه‌های Python از انواع داده‌های زیر استفاده می‌کنند:
- داده ها در یک مجموعه داده
- سری های زمانی حاوی داده های مرتب و نامرتب.
- سطرها و ستون های داده های ماتریس برچسب گذاری می شوند.
- اطلاعات بدون برچسب
- هر نوع اطلاعات آماری دیگری
Pandas می توانند طیف وسیعی از وظایف را انجام دهند، از جمله:
- چارچوب داده را می توان با استفاده از Pandas برش داد.
- اتصال و ادغام قاب داده ها را می توان با استفاده از Pandas انجام داد.
- ستون های دو قاب داده را می توان با استفاده از Pandas به هم متصل کرد.
- در یک قاب داده، مقادیر شاخص را می توان با استفاده از Pandas تغییر داد.
- در یک ستون، هدرها را می توان با استفاده از Pandas تغییر داد.
- تبدیل داده ها به اشکال مختلف را می توان با استفاده از Pandas و بسیاری موارد دیگر نیز انجام داد.
2- NumPy
NumPy یکی از پرکاربردترین کتابخانه های منبع باز پایتون است که بر محاسبات علمی تمرکز دارد. دارای توابع ریاضی داخلی برای محاسبات سریع است و از ماتریس های بزرگ و داده های چند بعدی پشتیبانی می کند. “Numerical Python” با عبارت “NumPy” تعریف می شود. این می تواند در جبر خطی، به عنوان یک ظرف چند بعدی برای داده های عمومی، و به عنوان یک تولید کننده اعداد تصادفی، در میان چیزهای دیگر استفاده شود. برخی از توابع مهم در NumPy عبارتند از: arcsin()، arccos()، tan()، رادیان()، و غیره. در پایتون، NumPy Array بر لیست ها ترجیح داده می شود زیرا حافظه کمتری را اشغال می کند و استفاده از آن سریع تر و راحت تر است.
امکانات Numpy :
- تعاملی: Numpy یک کتابخانه بسیار تعاملی و کاربرپسند است.
- ریاضیات: NumPy اجرای معادلات دشوار ریاضی را ساده می کند.
- شهودی: کدنویسی و درک موضوعات را آسان می کند.
- تعامل زیاد: تعامل زیادی در آن وجود دارد زیرا به طور گسترده مورد استفاده قرار می گیرد، از این رو سهم منبع باز زیادی وجود دارد.
رابط NumPy می تواند برای نمایش تصاویر، امواج صوتی و دیگر جریان های خام باینری به عنوان یک آرایه N-بعدی از مقادیر واقعی برای تجسم استفاده شود. دانش Numpy برای توسعه دهندگان تمام پشته برای پیاده سازی این کتابخانه برای یادگیری ماشین مورد نیاز است.
3- Keras
Keras یک کتابخانه شبکه عصبی منبع باز مبتنی بر پایتون است که به ما امکان آزمایش سریع شبکه های عصبی عمیق را می دهد. با رایج تر شدن یادگیری عمیق، Keras به عنوان یک گزینه عالی ظاهر می شود زیرا، به گفته سازندگان، یک API (رابط برنامه نویسی برنامه) است که برای انسان ها طراحی شده است، نه ماشین ها. Keras نسبت به TensorFlow یا Theano از نرخ پذیرش بالاتری در صنعت و جامعه تحقیقاتی برخوردار است. توصیه می شود قبل از نصب Keras موتور Backend TensorFlow را نصب کنید.
امکانات Keras :
- بدون هیچ مشکلی در CPU (واحد پردازش مرکزی) و GPU (واحد پردازش گرافیکی) اجرا می شود.
- Keras تقریباً از تمام مدل‌های شبکه عصبی، از جمله اتصال کامل ، ادغام، تکرارشونده، جاسازی و غیره پشتیبانی می‌کند. این مدل ها همچنین می توانند برای ایجاد مدل های پیچیده تر ادغام شوند.
- طراحی مدولار Keras آن را بسیار رسا، سازگار و مناسب برای تحقیقات پیشرفته می کند.
- Keras یک چارچوب مبتنی بر پایتون است که اشکال زدایی و کاوش مدل ها و پروژه های مختلف را ساده می کند.
ویژگی‌های مبتنی بر Keras در حال حاضر در شرکت‌های مختلف استفاده می‌شوند، به عنوان مثال، Netflix، Uber، Yelp، Instacart، Zocdoc، Square، و تعداد زیادی از شرکت‌های دیگر. این امر به ویژه در میان شرکت هایی که از یادگیری عمیق برای تقویت محصولات خود استفاده می کنند محبوب است. Keras شامل پیاده سازی های زیادی از عناصر استاندارد ساخت شبکه عصبی مانند لایه ها، اهداف، توابع فعال سازی، بهینه سازها و تعدادی ابزار دیگر برای کار با داده های تصویر و متن است. همچنین شامل چندین مجموعه داده از پیش پردازش شده و مدل های از پیش آموزش دیده مانند MNIST، VGG، Inception، SqueezeNet، ResNet و غیره است.
4- TensorFlow
TensorFlow یک کتابخانه محاسباتی عددی با کارایی بالا است که منبع باز است. همچنین در الگوریتم های یادگیری عمیق و الگوریتم های یادگیری ماشینی استفاده می شود. این توسط محققان تیم Google Brain در سازمان هوش مصنوعی گوگل ایجاد شده است و در حال حاضر به طور گسترده توسط محققان ریاضی، فیزیک و یادگیری ماشین برای محاسبات پیچیده ریاضی استفاده می شود. TensorFlow به گونه‌ای طراحی شده است که سریع باشد و از تکنیک‌هایی مانند XLA (XLA یا جبر خطی شتاب‌دهی یک کامپایلر مخصوص دامنه برای جبر خطی است که می‌تواند مدل‌های TensorFlow را بدون تغییر کد منبع تسریع کند.) برای انجام محاسبات جبر خطی سریع استفاده می‌کند.
امکانات TensorFlow :
- Responsive Construct: ما می توانیم به راحتی هر قسمت از نمودار را با TensorFlow تجسم کنیم که با Numpy یا SciKit امکان پذیر نیست.
- تطبیق پذیر: یکی از ضروری ترین ویژگی های Tensorflow این است که در عملکرد خود در رابطه با مدل های یادگیری ماشین انعطاف پذیر است، به این معنی که دارای ماژولار است و به شما امکان می دهد بخش هایی از آن را به تنهایی بسازید.
- آموزش مدل های یادگیری ماشین در TensorFlow ساده است: مدل های یادگیری ماشین را می توان به راحتی با استفاده از TensorFlow در CPU و GPU برای محاسبات توزیع شده آموزش داد.
- آموزش شبکه های عصبی موازی: TensorFlow به شما امکان می دهد چندین شبکه عصبی و GPU را همزمان آموزش دهید.
- منبع باز و یک جامعه بزرگ: بدون شک، اگر توسط گوگل توسعه داده شده باشد، در حال حاضر تیم قابل توجهی از کارشناسان نرم افزار در حال کار بر روی بهبود پایداری مداوم هستند. بهترین بخش در مورد این کتابخانه یادگیری ماشینی این است که منبع باز است، به این معنی که هر کسی که به اینترنت دسترسی دارد می تواند از آن استفاده کند.
TensorFlow به طور منظم، اما فقط به صورت سهوی، از طریق سرویس‌هایی مانند جستجوی صوتی Google و Google Photos استفاده می‌شود. کتابخانه های TensorFlow به طور کامل در C و C ++ توسعه یافته اند. با این حال، یک صفحه جلویی پیچیده Python دارد. کد پایتون شما بر روی موتور اجرای توزیع شده TensorFlow که به زبان های C و C++ نوشته شده است کامپایل و اجرا می شود. TensorFlow تقریباً بی نهایت برنامه دارد که یکی از جذاب ترین ویژگی های آن است.
5- Scikit Learn
Scikit Learn یک کتابخانه منبع باز برای الگوریتم های یادگیری ماشینی است که در محیط Python اجرا می شود. می توان از آن با الگوریتم های یادگیری نظارت شده و بدون نظارت استفاده کرد. این کتابخانه شامل الگوریتم های محبوب و همچنین بسته های NumPy، Matplotlib و SciPy است. Scikit می آموزد که شناخته شده ترین استفاده برای پیشنهادات موسیقی در Spotify است. اجازه دهید اکنون برخی از ویژگی های کلیدی Scikit Learn را به طور عمیق بررسی کنیم:
- Cross-Validation: روش های مختلفی برای بررسی دقت مدل های نظارت شده بر روی داده های دیده نشده با Scikit Learn وجود دارد، به عنوان مثال روش train_test_split، cross_val_score و غیره.
- تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت: طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت در دسترس هستند، از خوشه‌بندی، تحلیل عاملی، تحلیل مؤلفه‌های اصلی و شبکه‌های عصبی بدون نظارت.
- استخراج ویژگی: استخراج ویژگی‌ها از عکس‌ها و متن یک ابزار مفید است (مانند کیسه کلمات)
Scikit Learn شامل تعداد زیادی الگوریتم است و می تواند برای انجام کارهای رایج یادگیری ماشین و داده کاوی مانند کاهش ابعاد، طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی و انتخاب مدل استفاده شود.
6- Eli5
نتایج پیش‌بینی‌های مدل یادگیری ماشین اغلب نادرست هستند، و کتابخانه یادگیری ماشین Eli5 Python در پرداختن به این دشواری پیش‌بینی‌های نادرست کمک می‌کند. این ترکیبی از تجسم و اشکال زدایی تمام مدل های یادگیری ماشین و همچنین ردیابی تمام فرآیندهای کاری یک الگوریتم است. برخی از کتابخانه های پشتیبانی شده توسط Eli5 عبارتند از XGBoost، lightning، scikit-learn و sklearn crfsuite.
برخی از برنامه های Eli5:
- ELI5 یک بسته پایتون است که برای بررسی طبقه‌بندی‌کننده‌های یادگیری ماشین و توضیح پیش‌بینی‌های آنها استفاده می‌شود. معمولاً برای اشکال زدایی الگوریتم هایی مانند رگرسیورها و طبقه بندی کننده های sklearn، XGBoost، CatBoost، Keras و غیره استفاده می شود.
- در جایی که وابستگی هایی با سایر بسته های پایتون وجود دارد، Eli5 ضروری است.
- Eli5 همچنین در صنایع مختلفی استفاده می شود که نرم افزارهای قدیمی و رویکردهای نوآورانه در آن پیاده سازی می شوند.
7- SciPy
Scipy یک کتابخانه رایگان و منبع باز Python است که برای محاسبات علمی، پردازش داده ها و محاسبات با کارایی بالا استفاده می شود. این کتابخانه شامل تعداد زیادی روال کاربر پسند برای محاسبات سریع است. این بسته مبتنی بر پسوند NumPy است که امکان پردازش و تجسم داده ها و همچنین دستورات سطح بالا را فراهم می کند. Scipy برای محاسبات ریاضی در کنار NumPy استفاده می شود. NumPy مرتب‌سازی و نمایه‌سازی داده‌های آرایه را فعال می‌کند، در حالی که SciPy کد عددی را ذخیره می‌کند. خوشه، ثابت، fftpack، ادغام، درون‌یابی، io، linalg، ndimage، odr، بهینه‌سازی، سیگنال، پراکنده، فضایی، ویژه و آمار تنها تعدادی از بسته‌های فرعی متعدد موجود در SciPy هستند. برای وارد کردن آنها از SciPy می توان از “from scipy import subpackage-name” استفاده کرد. با این حال، NumPy، کتابخانه SciPy، Matplotlib، IPython، Sympy و Pandas بسته‌های ضروری SciPy هستند.
امکانات Scipy :
- ویژگی کلیدی SciPy این است که در NumPy نوشته شده است و آرایه آن به طور گسترده از NumPy استفاده می کند.
- SciPy از زیر ماژول های تخصصی خود برای ارائه تمام الگوریتم های عددی کارآمد مانند بهینه سازی، ادغام عددی و بسیاری دیگر استفاده می کند.
- همه عملکردها در زیر ماژول های SciPy به طور گسترده مستند شده اند. ساختار داده اولیه SciPy آرایه های NumPy است و شامل ماژول هایی برای انواع برنامه های کاربردی برنامه نویسی علمی محبوب است. SciPy وظایفی مانند جبر خطی، ادغام (حساب حساب)، حل معادلات دیفرانسیل معمولی و پردازش سیگنال را به راحتی انجام می دهد.
8- PyTorch
PyTorch یک کتابخانه پایتون است که برای اولین بار توسط فیس بوک در سال 2017 معرفی شد و دو قابلیت سطح بالا زیر را ترکیب می کند:
- محاسبه Tensor با شتاب قابل توجه GPU (مشابه NumPy)
- پلتفرم‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق که انعطاف‌پذیری و سرعت را ارائه می‌کنند.
امکانات PyTorch:
- پایتون و کتابخانه های آن توسط PyTorch پشتیبانی می شوند.
- الزامات یادگیری عمیق فیس بوک استفاده از این فناوری را ضروری می کرد.
- این یک API آسان برای استفاده فراهم می کند که قابلیت استفاده و درک را بهبود می بخشد.
- نمودارها را می توان به صورت پویا تنظیم و در هر نقطه از اجرای کد در PyTorch به صورت پویا محاسبه کرد.
- در PyTorch، کدنویسی ساده و پردازش سریع است.
- از آنجایی که CUDA (CUDA یک پلت فرم محاسبات موازی و رابط برنامه نویسی کاربردی است که به نرم افزار اجازه می دهد تا از انواع خاصی از واحد پردازش گرافیکی برای پردازش با هدف کلی استفاده کند – رویکردی به نام محاسبات همه منظوره در GPU ها) پشتیبانی می شود، می توان آن را بر روی ماشین های GPU اجرا کرد.
PyTorch بیشتر برای برنامه های پردازش زبان طبیعی استفاده می شود. این در درجه اول توسط آزمایشگاه تحقیقاتی هوش مصنوعی فیس بوک توسعه یافته است و نرم افزار برنامه نویسی احتمالی “Pyro” اوبر بر اساس آن است. PyTorch در زمینه های مختلف بهتر از TensorFlow عمل می کند و اخیراً به دلیل ویژگی هایش توجه زیادی را به خود جلب کرده است.
9- LightGBM
Gradient Boosting یک بسته یادگیری ماشینی برجسته است که به توسعه دهندگان در توسعه الگوریتم های جدید با تعریف مجدد مدل های ساده مانند درخت های تصمیم کمک می کند. در نتیجه، کتابخانه‌های اختصاصی وجود دارد که ممکن است برای اجرای سریع و کارآمد این روش تقویت گرادیان استفاده شود. LightGBM، XGBoost و CatBoost کتابخانه های مورد بحث هستند. همه این کتابخانه‌ها رقیبی هستند که به حل یک مشکل کمک می‌کنند و ممکن است تقریباً به یک روش استفاده شوند.
امکانات LightGBM:
- راندمان تولید بالا با محاسبات بسیار سریع تضمین می شود.
- کاربر پسند است زیرا بصری است.
- آموزش بسیاری از کتابخانه های یادگیری عمیق بیشتر از این کتابخانه طول می کشد.
- هنگام استفاده از مقادیر NaN و سایر مقادیر متعارف، هیچ خطایی وجود نخواهد داشت.
این کتابخانه‌ها پیاده‌سازی‌های بسیار مقیاس‌پذیر، کارآمد و سریع برای تقویت گرادیان را ارائه می‌کنند که باعث محبوبیت آنها در میان مهندسین یادگیری ماشین می‌شود.
10- Theano
Theano، مانند سایر کتابخانه های عملیات ریاضی، به کاربران امکان تعریف، بهینه سازی و ارزیابی عبارات ریاضی را می دهد. برای پردازش ریاضی کارآمد، از آرایه های چند بعدی عظیم استفاده می کند. هنگامی که با مقادیر زیادی داده سروکار دارید، کدهای استاندارد مبتنی بر C کندتر می شوند. از طرف دیگر، Theano به دلیل کتابخانه غنی، اجرای سریع کد را ممکن می کند. عبارات ناپایدار را می توان شناسایی و محاسبه کرد و کتابخانه را نسبت به NumPy مفیدتر می کند.
امکانات Theano:
- یکپارچه سازی NumPy: کتابخانه Theano می تواند از آرایه های NumPy به طور کامل در توابع کامپایل شده Theano استفاده کند.
- استفاده از یک GPU شفاف: می توان از آن برای انجام عملیات فشرده داده بسیار سریعتر از CPU استفاده کرد.
- تمایز نمادین کارآمد: Theano مشتقات را برای توابع با یک یا چند ورودی با استفاده از تمایز نمادین کارآمد انجام می دهد.
- بهینه سازی برای سرعت و ثبات: برای مشکلاتی مانند دریافت راه حل صحیح برای log (1+x) حتی زمانی که x بسیار کوچک است، Theano به خوبی کار می کند. این تنها یکی از شواهد متعددی از ثبات Theano است.
- تولید کد C که پویا است: Theano می تواند عبارات را به سرعت ارزیابی کند که منجر به افزایش قابل توجهی در کارایی می شود.
- آزمایش واحد گسترده و تأیید خود: Theano می‌تواند به شناسایی و تشخیص انواع مختلفی از مشکلات و ابهامات در مدل با آزمایش واحد و تأیید خود کمک کند.
عبارات Theano از یک نحو نمادین استفاده می کنند که ممکن است برای تازه واردانی که به توسعه برنامه های سنتی عادت دارند گیج کننده باشد. به طور خاص، عبارات به معنای انتزاعی مشخص می شوند، جمع آوری می شوند و سپس برای انجام محاسبات استفاده می شوند. این برای رسیدگی به انواع پردازش های مورد نیاز الگوریتم های شبکه عصبی عظیم Deep Learning طراحی شده است. این یک استاندارد صنعتی برای تحقیق و توسعه یادگیری عمیق است و یکی از اولین کتابخانه ها در نوع خود بود. از امروز، Theano ستون فقرات بسیاری از پروژه های شبکه عصبی است و محبوبیت آن در حال افزایش است.
نتیجه مطلب
زبان برنامه نویسی Python با کاربرد آسان در انواع برنامه های کاربردی در دنیای واقعی کاربرد گسترده ای پیدا کرده است. از آنجایی که این یک زبان سطح بالا، با تایپ پویا و تفسیر شده است، به سرعت در حال گسترش در زمینه های اشکال زدایی خطا است. پایتون به طور فزاینده ای در برنامه های جهانی مانند یوتیوب، دراپ باکس و غیره استفاده می شود. علاوه بر این، با در دسترس بودن کتابخانه های پایتون، کاربران می توانند وظایف مختلفی را بدون نیاز به نوشتن کد خود انجام دهند. بنابراین، یادگیری در مورد Python و کتابخانه‌های آن برای هر استعداد جوان امروزی بسیار مهم است. استفاده از Python در زمینه های مختلفی مانند علم داده، یادگیری ماشین، مهندسی نرم افزار و غیره قطعاً آن را به زبانی برای آینده تبدیل می کند.
برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.