17 تا از کتابخانه های پایتون که باید بشناسید! - بی کد

17 تا از کتابخانه های پایتون که باید بشناسید!

نویسنده : زهرا حیدری

54

برنامه نویسی

09آبان1401|31:11

کتابخانه های پایتون
زمان مطالعه: 16 دقیقه

کتابخانه های پایتون

کتابخانه های پایتون مجموعه‌ای از توابع مفید است که نیاز به نوشتن کدها را از همان ابتدا حذف می کنند. امروزه بیش از 137000 کتابخانه پایتون وجود دارد که نقش مهمی در توسعه یادگیری ماشین، علم داده، تجسم داده ها، برنامه های کاربردی دستکاری تصویر و داده و موارد دیگر ایفا می کنند. اجازه دهید به طور خلاصه زبان برنامه نویسی پایتون را معرفی کنیم و سپس مستقیماً به محبوب ترین کتابخانه های پایتون بپردازیم.

پایتون زاده فکر Guido Van Rossum که به دهه 80 باز می‌گردد، تبدیل به یک تغییرگر مشتاق بازی شده است.  یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی امروزی است که به طور گسترده برای طیف وسیعی از برنامه ها استفاده می‌شود.

کتابخانه چیست؟

کتابخانه مجموعه‌ای از کدهای از پیش ترکیب شده است که می‌تواند به طور مکرر برای کاهش زمان مورد نیاز برای کدنویسی استفاده شود. آنها به ویژه برای دسترسی به کدهای از پیش نوشته شده پرکاربرد به جای نوشتن هر بار از ابتدا مفید هستند. مانند کتابخانه های فیزیکی، اینها مجموعه‌ای از منابع قابل استفاده مجدد هستند، به این معنی که هر کتابخانه یک منبع ریشه دارد. این پایه و اساس کتابخانه های منبع باز متعدد موجود در پایتون است.

 

مقالات پیشنهادی: دلیل یادگیری پایتون

 

کتابخانه پایتون چیست؟

کتابخانه پایتون مجموعه ای از ماژول ها است که شامل توابع و کلاس هایی است که می‌تواند توسط برنامه های دیگر برای انجام وظایف مختلف استفاده شود.

  • NuPIC

پلتفرم Numenta برای محاسبات هوشمند (NuPIC) پلتفرمی است که هدف آن پیاده سازی یک الگوریتم یادگیری HTM و تبدیل آنها به یک منبع عمومی است. این پایه و اساس الگوریتم های یادگیری ماشینی آینده بر اساس زیست شناسی نئوکورتکس است.

 

  • Ramp

Ramp یکی از کتابخانه های پایتون است که برای نمونه سازی سریع مدل های یادگیری ماشین استفاده می شود. Ramp یک نحو ساده و اعلانی برای کاوش ویژگی ها، الگوریتم ها و تبدیل ها ارائه می دهد. این یک چارچوب یادگیری ماشینی سبک وزن مبتنی بر پانداها است و می‌تواند به‌طور یکپارچه با ابزارهای آماری و یادگیری ماشین پایتون استفاده شود.

  • Pipenv

ابزار رسمی توصیه شده برای پایتون در سال 2017 – Pipenv یک ابزار آماده تولید است که هدف آن ارائه بهترین دنیای بسته بندی به دنیای پایتون است. هدف اصلی این است که محیط کاری را برای کاربران فراهم کند که راه اندازی آن آسان باشد. Pipenv، “روند کار توسعه پایتون برای انسان ها” توسط کنت ریتز برای مدیریت اختلافات بسته ایجاد شد.

  • Bob

Bob که در موسسه تحقیقاتی Idiap در سوئیس توسعه یافته است، یک جعبه ابزار رایگان پردازش سیگنال و یادگیری ماشین است. جعبه ابزار با ترکیبی از Python و C++ نوشته شده است. از تشخیص تصویر گرفته تا پردازش تصویر و ویدئو با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشینی، تعداد زیادی بسته در Bob موجود است تا همه اینها با کارایی عالی در مدت زمان کوتاهی اتفاق بیفتد.

  • PyBrain

PyBrain شامل الگوریتم‌هایی برای شبکه‌های عصبی است که می‌توانند توسط دانش‌آموزان سطح ابتدایی استفاده شوند، اما می‌توانند برای تحقیقات پیشرفته مورد استفاده قرار گیرند. هدف ارائه الگوریتم‌های ساده، انعطاف‌پذیر و در عین حال پیچیده و قدرتمند برای یادگیری ماشین با بسیاری از محیط‌های از پیش تعیین‌شده برای آزمایش و مقایسه الگوریتم‌های شما است. محققان، دانشجویان، توسعه دهندگان، مدرسان، شما و من می‌توانیم از PyBrain استفاده کنیم.

  • MILK

این جعبه ابزار یادگیری ماشین در پایتون بر طبقه‌بندی نظارت شده با طیفی از طبقه‌بندی‌کننده‌های موجود تمرکز دارد: SVM، k-NN، جنگل‌های تصادفی، و درخت‌های تصمیم. مجموعه ای از ترکیبات این طبقه بندی کننده ها سیستم های طبقه بندی متفاوتی را ارائه می‌دهد. برای یادگیری بدون نظارت، می‌توان از k-means خوشه بندی و انتشار قرابت استفاده کرد. تاکید زیادی بر سرعت و استفاده کم از حافظه وجود دارد. بنابراین، بیشتر کدهای حساس به عملکرد در C++  هستند.

  • Dash

از کاوش داده‌ها تا نظارت بر آزمایش‌های شما، Dash مانند قسمت جلویی تا باطن تحلیلی پایتون است. این چارچوب مولد پایتون برای برنامه‌های تجسم داده‌ها به‌ویژه برای هر کاربر پایتون مناسب است. سهولتی که ما تجربه می‌کنیم نتیجه تلاش گسترده و جامع است.

  • Matplotlib

همه کتابخانه‌هایی که مورد بحث قرار گرفت، قادر به انجام طیف وسیعی از عملیات عددی هستند، اما وقتی نوبت به ترسیم ابعادی می‌رسد، Matplotlib نشان می‌دهد. این کتابخانه منبع باز در پایتون به طور گسترده برای انتشار ارقام با کیفیت در قالب‌های کپی مختلف و محیط‌های تعاملی در سراسر پلتفرم‌ها استفاده می‌شود. شما می توانید نمودار، نمودار، نمودار دایره ای، نمودار پراکندگی، هیستوگرام، نمودار خطا و غیره را تنها با چند خط کد طراحی کنید.

  • Theano

تیانو، این کتابخانه منبع باز شما را قادر می سازد تا عبارات ریاضی شامل آرایه های چند بعدی را به طور موثر تعریف، بهینه سازی و ارزیابی کنید. برای حجم عظیمی از داده ها، کدهای C دست ساز کندتر می شوند. Theano پیاده سازی سریع کد را امکان پذیر می کند. Theano می‌تواند عبارات ناپایدار را تشخیص دهد و در عین حال آنها را با الگوریتم‌های پایدار محاسبه کند که به آن برتری نسبت به NumPy می‌دهد.

نزدیک‌ترین بسته پایتون به Theano Sympy است. Theano به خوبی با پردازنده‌های گرافیکی کار می‌کند و رابطی کاملاً شبیه به Numpy دارد. این کتابخانه محاسبات را 140 برابر سریع‌تر می‌کند و می‌توان از آن برای شناسایی و تجزیه و تحلیل هر گونه اشکال مضر استفاده کرد.

  • SymPy

برای تمام ریاضیات نمادین، SymPy پاسخ است. این کتابخانه پایتون برای ریاضیات نمادین یک کمک موثر برای سیستم های جبر رایانه ای (CAS) است در حالی که کد را تا حد امکان ساده نگه می‌دارد تا قابل درک و به راحتی قابل توسعه باشد. SimPy فقط در پایتون نوشته شده است و می‌توان آن را در برنامه های دیگر تعبیه کرد و با توابع سفارشی گسترش داد.

 

  • Seaborn

وقتی صحبت از تجسم مدل‌های آماری مانند نقشه‌های حرارتی می‌شود، Seaborn یکی از منابع قابل اعتماد است. این کتابخانه پایتون از Matplotlib مشتق شده است و از نزدیک با ساختارهای داده پانداها یکپارچه شده است.

  • Hebel

این کتابخانه پایتون ابزاری برای یادگیری عمیق با شبکه های عصبی با استفاده از شتاب GPU با CUDA از طریق pyCUDA  است. در حال حاضر، هبل شبکه‌های عصبی پیش‌خور را برای طبقه‌بندی و رگرسیون در یک یا چند کار پیاده‌سازی می‌کند. مدل‌های دیگری مانند Autoencoder، شبکه‌های عصبی Convolutional و ماشین‌های محدود بولتزمن برای آینده برنامه‌ریزی شده‌اند.

  • Chainer

Chainer در لغت به معنای زنجیر می‌باشد. این بسته پایتون که رقیب هبل است، با هدف افزایش انعطاف‌پذیری مدل‌های یادگیری عمیق است. سه حوزه اصلی تمرکز Chainer عبارتند از:
الفسیستم حمل و نقلسازندگان Chainer به طور مداوم تمایل خود را به سمت اتومبیل های رانندگی خودکار نشان داده اند و در مورد همین موضوع با تویوتا موتورز مذاکره کرده‌اند.

ب. صنعت تولید: Chainer به طور موثر برای روباتیک و چندین ابزار یادگیری ماشین، از تشخیص اشیا گرفته تا بهینه سازی، استفاده شده است.

جمراقبت های بهداشتی زیستیسازندگان Chainer برای مقابله با شدت سرطان، روی تحقیقات تصاویر پزشکی مختلف برای تشخیص زود هنگام سلول های سرطانی سرمایه گذاری کرده اند.

بنابراین در اینجا لیستی از کتابخانه های پایتون وجود دارد که ارزش نگاه کردن به آنها و در صورت امکان، آشنایی با آنها را دارد. اگر احساس می‌کنید کتابخانه ای وجود دارد که شایسته قرار گرفتن در لیست است، فراموش نکنید که آن را در نظرات ذکر کنید.

 

  • OpenCV Python

Open Source Computer Vision یا OpenCV برای پردازش تصویر استفاده می‌شود. یک بسته پایتون است که عملکردهای کلی متمرکز بر بینایی رایانه فوری را نظارت می کند. OpenCV چندین عملکرد داخلی را فراهم می‌کند. با کمک این می توانید کامپیوتر ویژن را یاد بگیرید. OpenCV این امکان را فراهم می‌سازد تا هر دو به خواندن و نوشتن تصاویر به طور همزمان اشیایی مانند صورت، درختان و غیره را می‌توان در هر ویدیو یا تصویری تشخیص داد. این با ویندوز، OS-X و سایر سیستم عامل ها سازگار است.

 

  • NLTK

جعبه ابزار زبان طبیعی، NLTK، یکی از کتابخانه های محبوب Python NLP است. این شامل مجموعه ای از کتابخانه های پردازش است که راه حل های پردازشی را برای پردازش زبان عددی و نمادین فقط به زبان انگلیسی ارائه می‌دهد. این جعبه ابزار دارای یک انجمن گفتگوی پویا است که می‌توان در مورد مسائل مربوط به NLTK بحث و آنها را مطرح کرد.

  • SQLAlchemy

SQLAcademy یک کتابخانه انتزاعی پایگاه داده برای پایتون است که با پشتیبانی خیره کننده از طیف وسیعی از پایگاه داده ها و طرح بندی ها ارائه می‌شود. این کتابخانه الگوهای سازگار را ارائه می ‌هد، به راحتی قابل درک است و می‌تواند توسط مبتدیان نیز استفاده شود. سرعت ارتباط بین زبان پایتون و پایگاه های داده را بهبود می بخشد و از اکثر پلتفرم ها مانند Python 2.5،  Jython  و Pypy پشتیبانی می‌کند. با استفاده از SQLAcademy، می‌توانید طرح های پایگاه داده را از ابتدا توسعه دهید.

  • بوکه

یکی از کتابخانه های پایتون در حوزه تجسم داده، بوکه است که اجازه تجسم تعاملی را می‌دهد. این کتابخانه از HTML و جاوا اسکریپت برای ارائه گرافیک استفاده می‌کند و آن را برای کمک به برنامه های مبتنی بر وب قابل اعتماد می‌کند. بسیار منعطف است و شما می‌توانید تجسم نوشته شده در کتابخانه های دیگر مانند ggplot یا matplot lib را تبدیل کنید. بوکه از دستورات ساده برای ایجاد سناریوهای آماری ترکیبی استفاده می‌کند.

 

کلام پایانی:

در این مقاله سعی کردیم کتابخانه های پایتون را معرفی کنیم. در میان کتابخانه های پایتون Numpy از پر استفاده ترین و محبوب‌ترین کتابخانه پایتون است. Numpy را در مقاله کتابخانه های یادگیری ماشین در پایتون به صورت مفصل توضیح داده‌ایم.

 

اشتراک گذاری این مقاله در شبکه های اجتماعی