10 عدد از کتابخانه های علم داده پایتون در سال 2023

اگر در زمینه علم داده تازه‌کار باشید، ممکن است ندانید بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی، ابزارها و کتابخانه های علم داده برای تجزیه‌ و‌ تحلیل و پردازش مجموعه بزرگی از داده‌ها چه هستند. خب، بگذارید به شما بگویم، پایتون یک زبان عالی برای علم داده است!

در سال‌های اخیر، این زبان برنامه‌نویسی، به دلیل سادگی و کتابخانه‌های فراوانی که برای تجزیه‌ و‌ تحلیل داده‌ها در دسترس قرار می‌دهد، مورد توجه بسیاری از دانشمندان علم داده قرار گرفته است. با این حال تعداد کتابخانه‌ های پایتون برای علم داده زیاد است. در این مقاله ما بهترین کتابخانه های پایتون برای علم داده را به شما معرفی می‌کنیم.

بخصوص اینکه در سالهای اخیر بازار کار علم داده نیز روز به روز در حال بهبود است لذا استفاده از کتابخانه های علم داده در پایتون موجب افزایش سرعت افراد شاغل در انجام پروژه های مربوطه نیز میشود.

1)کتابخانه NumPy

NumPy یکی از کتابخانه های علم داده است که برای محاسبات عددی استفاده می‌شود. این کتابخانه پشتیبانی از آرایه‌ها و ماتریس‌های چند‌بعدی و همچنین مجموعه بزرگی از توابع ریاضی سطح بالا را برای کار بر روی این آرایه ها فراهم می‌کند. NumPy همچنین ابزارهایی را برای ادغام با زبان‌ها و کتابخانه‌های دیگر و همچنین پشتیبانی از فرمت‌های مختلف فایل داده ارائه می‌دهد.
NumPy معمولاً در محاسبات علمی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین استفاده می شود. پشتیبانی آن از آرایه‌های بزرگ و چند بعدی، آن را به گزینه‌ای ‌عالی برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و انجام محاسبات پیچیده بر روی آنها تبدیل می‌کند.
بسیاری از کتابخانه‌ها و چهارچوب‌های دیگر در اکوسیستم علم داده، مانند Pandas، Matplotlib و Scikit-learn، بر روی NumPy ساخته شده‌اند و برای عملکرد به آن متکی هستند.

2) کتابخانه SciPy

SciPy یکی از کتابخانه های علم داده در پایتون است که منبع‌باز بوده و برای محاسبات علمی و فنی استفاده می‌شود. SciPy بر روی کتابخانه NumPy ساخته شده است و مجموعه ای از الگوریتم‌ها و توابع سطح بالا را ارائه می‌دهد. این کتابخانه برای بهینه‌سازی، یکپارچه سازی، درون یابی، جبر خطی و آمار مناسب است.
SciPy معمولاً در محاسبات علمی، مهندسی و تجزیه‌ و‌ تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود.

3) کتابخانه Matplotlib

Matplotlib یکی از کتابخانه های علم داده در پایتون است که برای تجسم داده‌ها استفاده می‌شود. این کتابخانه، طیف گسترده‌ای از ابزارها را برای ایجاد تجسم‌های ثابت، متحرک و تعاملی در پایتون فراهم می‌کند. Matplotlib بسیار قابل شخصی‌سازی است و به کاربران امکان می‌دهد طیف گسترده‌ای از تجسم‌ها از جمله نمودارهای خطی، نمودارهای پراکنده، نمودارهای میله‌ای، هیستوگرام‌ها، نمودارهای سه بعدی و موارد دیگر را ایجاد کنند.
Matplotlib معمولاً در محاسبات علمی، تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری ماشین استفاده می شود. این کتابخانه اغلب در ترکیب با NumPy و SciPy برای ایجاد تجسم مجموعه داده‌ها به‌کار می‌رود.

4) کتابخانه Seaborn

Seaborn یکی از کتابخانه های پایتون برای علم داده، بر اساس matplotlib است. این ابزار یک رابط سطح بالا برای ایجاد گرافیک‌های آماری جذاب و آموزنده فراهم می‌کند. Seaborn ایجاد طیف گسترده‌ای از انواع تجسم مانند نمودارهای پراکنده، نمودارهای خطی، نقشه‌های حرارتی، نمودارهای نواری و موارد دیگر را آسان می‌کند.
نقطه قوت اصلی این نوع از انواع کتابخانه های علم داده، توانایی آن برای ایجاد تجسم‌های پیچیده با نوشتن خطوط نسبتاً کمی کُد است. همچنین چندین ویژگی پیشرفته از جمله پالت‌های رنگی، تبدیل داده‌ها و مدل‌های آماری را ارائه می‌دهد.
برخی از موارد استفاده رایج برای Seaborn شامل تجسم توزیع داده‌ها، ایجاد نقشه‌های حرارتی و نقشه‌های خوشه‌ای و تجسم مدل‌های رگرسیون است.

5) کتابخانه Statsmodels

Statsmodels یکی دیگر از کتابخانه های علم داده برای مدل‌سازی و ‌تحلیل آماری است که طیف وسیعی از ابزارها را برای کاوش، مدل‌سازی و استنتاج داده‌ها فراهم می‌کند. این ابزارها شامل مجموعه‌ای جامع از مدل‌های رگرسیون، ابزارهای تجزیه‌ و‌ تحلیل سری‌های زمانی، آزمون فرضیه‌ها و قابلیت‌های تجسم آماری است. با Statsmodels می‌توانید به‌راحتی مدل‌های آماری پیچیده را با استفاده از یک API ساده و شهودی تخمین‌زده و تفسیر کنید.
این نوع از کتابخانه های علم داده به‌طور گسترده توسط محققان، دانشمندان داده و تحلیلگران برای انجام تحلیل‌های آماری و ساخت مدل‌های پیش‌بینی در پایتون استفاده می‌شود.

6) کتابخانه Bokeh

بوکه یک کتابخانه علم داده مبتنی بر پایتون است که برای ایجاد تجسم‌های تعاملی و پویا برای مرورگرهای وب مدرن استفاده می‌شود. Bokeh به‌ویژه برای ایجاد تجسم‌های پیچیده و در مقیاس بزرگ مناسب است. این نوع از انواع کتابخانه علم داده، طیف گسترده‌ای از انواع تجسم، مانند نمودارهای پراکنده، نمودارهای خطی، نمودارهای نواری، نقشه‌های حرارتی و موارد دیگر و همچنین یک API انعطاف‌پذیر و قابل تنظیم برای ایجاد نمودارهای سفارشی را ارائه می‌کند.
یکی از ویژگی‌های اصلی بوکه، توانایی آن در تولید نمودارهای تعاملی است که به ورودی کاربر پاسخ می‌دهد. این کتابخانه همچنین بستری برای ایجاد ویجت‌های سفارشی فراهم می‌کند که به کاربران اجازه می‌دهد با داده‌ها تعامل داشته باشند و نمودارها را به‌صورت پویا به‌روزرسانی کنند.
این کتابخانه به گونه‌ای طراحی شده است که با سایر کتابخانه‌های داده پایتون مانند Pandas، NumPy و Scikit-learn به‌طور یکپارچه کار کند.

سایر کتابخانه های دیتاساینس مبتنی بر پایتون که رایج هستند شامل پاندا، scikit-learn ، Plotly و Altair هستند.

7) کتابخانه Pandas

Pandas به‌عنوان یک کتابخانه علم داده open source قدرتمند، برای دست‌کاری و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها در پایتون کاملاً سریع و انعطاف‌پذیر است و قابلیت ایجاد یک دیتافریم برای دست‌کاری داده‌ها را دارد. برنامه‌نویسان با Pandas قادر خواهند بود عملیات نوشتن، خواندن، فیلتر و تبدیل‌کردن داده‌ها را از منابع مختلف همچون فایل‌های CSV، صفحه گسترده اکسل، پایگاه‌داده SQL و … انجام دهند.
Pandas ابزارهایی برای مدیریت داده‌های ازدست‌رفته دارد و امکان ادغام و اتصال مجموعه‌داده‌ها بر اساس ستون‌ها و یا شاخص‌های معمول را فراهم می‌کند. با استفاده از آن، امکان کار با سری‌های زمانی و تجزیه‌وتحلیل سری‌ها وجود دارد.
ادغام این کتابخانه با سایر کتابخانه ‌های علم داده و یادگیری ماشین همچون Scikit-learn، TensorFlow و PyTorch امکان‌پذیر است. این کتابخانه دارای دو ساختار داده قدرتمند DataFrame و Series است که انواع داده‌ها در سایزهای مختلف را مدیریت می‌کنند. همچنین با ایجاد یک رابط ساده، امکان مصورسازی داده را با استفاده از Matplotlip فراهم می‌سازد.

8) کتابخانه Plotly

plotly یک کتابخانه مصورسازی(تجسم) داده‌های پویا است که به کاربران اجازه می‌دهد تا نمودارهای زیبا و تعاملی ایجاد کنند. راحتی کار با آن باعث شده است تا کاربران، مصورسازی را برای کاربردهای مختلف علوم داده‌ها انجام دهند. این کتابخانه از لحاظ تعامل، ایجاد نمودار باکیفیت و جامع، پشتیبانی از چند زبان برنامه‌نویسی مانند متلب، پایتون جاوا اسکریپت و زبان R و امکان ادغام با سایر کتابخانه ‌های علم داده‌ و ایجاد داشبوردهای تعاملی پشتیبانی می‌کند.

9) کتابخانه Scikit-Learn

کتابخانه Scikit-Learn برای استفاده در ماشین لرنینگ است. این کتابخانه، با داشتن ابزارهای زیاد، قادر به مدل‌سازی آماری دیتاها است. با داشتن الگوریتم‌های زیاد برای طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد مناسب است. این کتابخانه علم داده از هر دو مورد یادگیری نظارت شده و نظارت نشده پشتیبانی می‌کند. Scikit-Learn با ارائه API، به کاربران اجازه داده تا با سرعت، مدل‌های یادگیری ماشین را ساخته و آزمایش کنند. علاوه‌بر‌این، امکان ادغام آن با دیگر کتابخانه ‌های علم داده همچون NumPy، Pandas و Matplotlib وجود دارد.

10) کتابخانه Theano

Theano از جمله کتابخانه های علم داده مبتنی بر NumPy در پایتون است که امکان دست‌کاری و تجزیه‌وتحلیل عبارات ریاضی و انجام محاسبات عددی را فراهم می‌کند. این کتابخانه به‌عنوان پدربزرگ کتابخانه ‌های دیپ‌لرنینگ پایتون به شمار می‌رود و در کدگذاری و کارهای تشخیصی در بینایی ماشین کاربرد دارد. GPU از جمله اولین قطعاتی بود که از این کتابخانه استفاده کرد؛ به همین دلیل سرعت بالایی دارد.

سخن آخر

کتابخانه های علم داده در زبان‌های مختلف برنامه نویسی قابل دسترس هستند. با این حال، با توجه به استفاده وسیع از زبان پایتون برای مباحث علم داده، کتابخانه های پایتون برای علم داده بیشتر مورد توجه هستند. ما در این مقاله 6 عدد از کتابخانه های علم داده مبتنی بر پایتون که بیشترین کاربرد را دارند معرفی کردیم.

برای یادگیری بیشتر در زمینه کتابخانه های علم داده، میتوانید در دوره علم داده پروپژ نیز شرکت کنید.

منبع 1 : https://stackdiary.com/python-libraries-for-data-analysis-science/

منبع 2 : https://www.analyticsinsight.net/10-essential-python-libraries-for-data-science-in-2023/