10 تا از محبوب ترین کتابخانه های زبان پایتون (Python) در سال 2023

14 مرداد ۱۴۰۲

10 تا از محبوب ترین کتابخانه های زبان پایتون (Python) در سال 2023

 این روزها، حرف های بسیار زیادی در رابطه با زبان پایتون (Python) می شنویم. اما تا بحال پیش آمده است که در مورد خود این زبان و همچنین کتابخانه های بسیار محبوبش تحقیقی کرده باشید؟

اصلا نگران نباشید، شما جای دوری نرفته اید . ما در آکادمی کدیاد در کنار شما هستیم و این بار با مقاله ی 10 تا از محبوب ترین کتابخانه های پایتون به یاری شما آمده ایم.

 

 

تصویر لوگو زبان برنامه نویسی پایتون

معرفی مختصر درباره ی زبان پایتون

زبان برنامه نویسی پایتون اخیرا در میان برنامه نویسان، بسیار مورد استفاده قرار گرفته است. دلیلش می تواند سادگی دستوراتش برای برنامه نویسان باشد. از طرف دیگر کاربرد های این زبان باعث شده است که بسیاری از برنامه نویسان هوش مصنوعی، بلاک چین، رمزارز ها و به کلی برنامه نویسان Back-end به سمت این زبان آمده باشند.

پایتون یک زبان General Purpose Language یا به عبارت دیگر یک زبان چند منظوره می باشد. این زبان در سال 1991 توسط Guido van Rossum طراحی شد و تا کنون مورد استقبال بسیاری از برنامه نویسان قرار گرفته است.

 


ویژگی های زبان پایتون:

1) پایتون بخاطر کتابخانه های متنوع و بسیار زیادش محبوبیت بالایی دارد.

2) نسبت به زبان های دیگر از جمله C++ ، C# ، PHP و.... سینتکس یا قواعد دستوری ساده تری دارد. به همین خاطر یادگیری آن لذت بخش و آسان تر است.

3) دارای بهره وری بالا از ابتدای پروژه تا انتهای آن است.

4) زبانی قابل حمل یا Portable می باشد.

 

اگر با خواندن این ویژگی ها ، به این زبان علاقه مند شده اید، می توانید در دوره آموزش رایگان پایتون آکادمی کدیاد بصورت کاملا رایگان ثبت نام کنید.

حالا وقت آن رسیده، که به مبحث اصلی خودمان که 10 تا از بهترین کتابخانه های زبان پایتون (Python) در سال 2023 است بپردازیم.

 


لیست 10 کتابخانه ی محبوب زبان پایتون

1. TensorFlow

2. Scikit-learn

3.Numpy

4. Keras

5. PyTorch

6. LightGBM

7. Eli5

8. SciPy

9. Theano

10. Pandas

 

 

کتابخانه ی TensorFlow

1. کتابخانه ی TensorFlow

اگر شما در زمینه ی ماشین لرنینگ فعالیت کرده باشید حتما، اسم این کتابخانه به گوش شما خورده است. این کتابخانه نتیجه ی همکاری شرکت گوگل و Brain Team می باشد که می توانیم با قاطعیت بگوییم که بخش ماشین لرنینگ تمام برنامه های گوگل با استفاده از این کتابخانه طراحی شده است.

TensorFlow یک کتابخانه ی محاسباتی می باشد. با استفاده از این کتابخانه می توانیم شبکه های عصبی و نمودار های محاسباتی آن را به آسانی رسم کنیم.

 

کاربرد ها:

اگر نگاهی به استفاده های روزمره ی خود در برنامه هایی مانند Google Voice Search و Google Photos بیندازیم، می توانیم گوشه ای از کاربرد های این کتابخانه را به صورت غیر مستقیم مشاهده کنیم.

لازم به ذکر است که تمام کتابخانه های  زیر مجموعه TensorFlow به زبان های C  و ++C نوشته شده اند. این کتابخانه دارای Font-end پیچیده ای برای پایتون می باشد. به این صورت که کد پایتون نوشته شده کامپایل یا ترجمه می شود و سپس بر روی موتور اجرای توزیع شده ی این کتابخانه اجرا خواهد شد.

 

 

کتابخانه ی Scikit-Learn

 

2. کتابخانه ی Scikit-Learn

این کتابخانه مرتبط با کتابخانه های NumPy و SciPy پایتون می باشد. اگر شما قصد دارید که در پروژه هایتان با داده های پیچیده (Complex Data) کار کنید، این کتابخانه می تواند گزینه ی مناسبی برای پروژه های شما باشد.

یکی از دلایلی که این کتابخانه بین برنامه نویسان پایتون محبوب شده است این است که شما می توانید در مبحث Machine Learning هم از این کتابخانه استفاده کنید. این کتابخانه دارای ویژگی روش اعتبار سنجی متقابل یا همان Cross Validation است که به شما اجازه می دهد که بیش از یک متریک استفاده شود.

 

کاربرد ها:

کتابخانه ی Scikit-Learn زبان پایتون دارای تعداد زیادی الگوریتم ماشین لرنینگ و داده کاوی می باشد که می توان به موارد زیر اشاره کرد:


1. Reducing

2. Clustering

3. Regression

4. Classification

5. Dimensionality

6. Model selection


 

کتابخانه ی NumPy

3. کتابخانه ی NumPy

به جرات می توان گفت یکی از بهترین کتابخانه های ماشین لرنینگ، NumPy می باشد. در مبحث ماشین لرنینگ محبوب ترین کتابخانه در زبان پایتون کتابخانه ی NumPy می باشد. در کنار کتابخانه ی TensorFlow این کتابخانه هم دارای محبوبیت بسیاری است. بهترین و مهمترین بخش ،NumPy  Array Interface می باشد.

 

کاربرد ها:

درک تصاویر، امواج صوتی و دیگر داده های خام باینری را می توان به عنوان آرایه ای از اعداد واقعی استفاده کرد. مسلما اگر بخواهید از قابلیت های این کتابخانه استفاده کنید، حتما باید اول با این کتابخانه بصورت حرفه ای آشنا باشید.

 

حتما تا اینجا از مزایای خارق العاده ماشین لرنینگ باخبر شده اید، برای ورود به دنیای شگفت انگیز Machine Learning و هوش مصنوعی می توانید دوره صفر تا صد یادگیری ماشین آکادمی کدیاد را تماشا کنید

 

 

کتابخانه ی Keras

4. کتابخانه ی Keras

شاید اسم این کتابخانه کمی مبهم و گیج کننده بنظر برسد، ولی باید بگویم که یکی از جالب ترین کتابخانه های پایتون برای ماشین لرنینگ می باشد که مکانیزم بسیار آسانی برای پیاده سازی شبکه های عصبی دارد.

این کتابخانه ابزار های مفیدی مانند کامپایل مدل ها، پردازش دیتاست ها و مصور سازی نمودار ها را ارائه می دهد. با استفاده از این کتابخانه شما می توانید از شبکه های عصبی مانند CNTK که از TensorFlow و Theano استفاده می کند، کمک بگیرید.

یکی از نقاط ضعف کتابخانه ی Keras، کند بودن آن است که دلیل آن استفاده از ساختار های Back-end در ایجاد نمودار محاسباتی و انجام عملیات است. لازم به ذکر است که تمامی مدل های Keras قابل حمل می باشند.

 

کاربرد ها:

آیا می دانستید که شما در تمامی طول روز بطور غیر مستقیم در حال استفاده از این کتابخانه می باشید؟ در نرم افزار های بسیار زیادی که از یادگیری عمیق (deep learning) استفاده می کنند این کتابخانه وجود دارد. اخیرا این کتابخانه در بین استارت آپ ها بسیار محبوب شده است. همچنین این کتابخانه در مجتمع و شرکت های بسیاری بزرگی مانند CERN و NASA استفاده می شود.

 

کتابخانه ی PyTorch

5. کتابخانه ی PyTorch

بزرگترین کتابخانه ماشین لرنینگ در زبان پایتون کتابخانه ی PyTorch می باشد. این کتابخانه به توسعه دهندگان پایتون این اجازه را می دهد که محاسبات Tensor را با شتاب و سرعت GPU انجام دهند و همچنین نمودار های محاسباتی پویا ایجاد کنند.

لازم به ذکر است که این کتابخانه مبتنی بر کتابخانه ی Torch زبان C برای ماشین لرنینگ است که به زبان Lua نوشته شده. با این حال، پیشرفته تر و پر سرعت تر از آن می باشد.

 

کاربرد ها:  

کتابخانه ی PyTorch برای برنامه های پردازش زبان طبیعی استفاده می شود. و توسط شرکت متا (فیسبوک سابق) برای تحقیقات هوش مصنوعی، طراحی شده است. همچنین بسیار بهتر از کتابخانه ی TensorFlow است و جامعه ی برنامه نویسان آن رو به افزایش می باشد.

 

 

کتابخانه ی LightGBM

6. کتابخانه ی LightGBM

LightGBM یکی از محبوب ترین کتابخانه ها بین برنامه نویسان حوزه ماشین لرنینگ می باشد که به شما در تقویت پیاده سازی های با مقیاس بالا، بهینه شده و سریع کمک می کند. کتابخانه LightGBM بصری می باشد، که از این رو بسیار کاربر پسند و برای یادگیری آسان است.

 

کاربرد ها:

قابلیت ساخت درخت های تصمیم (Decision Tree)، با استفاده از مدل های ابتدایی بازتعریف شده و اجرای سریع و کارآمد را دارد.

 

 

کتابخانه ی Eli5

7. کتابخانه ی Eli5

اکثر پیش بینی های Machine Learning دقیق و درست نیستند. به همین خاطر، کتابخانه ی محبوب Eli5 طراحی و منتشر شده است. این کتابخانه ترکیبی از تجسم و دیباگ کردن تمام مدل های ماشین لرنینگ در یک الگوریتم می باشد.

 

کاربرد ها:  

گاهی شما نیازمند انجام محاسبات ریاضی سنگین در زمانی کوتاه می باشید، و اینجاست که این کتابخانه به کمک شما می آید. این کتابخانه فرآیند دیباگ دسته های ماشین لرنینگ و تصویر سازی پیش بینی ها را ساده تر کرده است.

 

 

کتابخانه ی SciPy

8. کتابخانه ی SciPy

یکی دیگر از محبوب ترین کتابخانه ها جهت انجام ماشین لرنینگ کتابخانه ی SciPy می باشد که بصورت گسترده توسط برنامه نویسان این حوزه مورد استفاده قرار گرفته است. این کتابخانه شامل ماژول هایی برای بهینه سازی، جبر خطی، ادغام و آمار می باشد.

 

کاربرد ها:

گاهی شما نیازمند حل توابع ریاضی در برنامه ی خود هستید که کتابخانه ی SciPy از NumPy به کمک شما می آید و این کار را انجام خواهد داد.

همچنین شما می توانید کارهایی از جمله جبر خطی، انتگرال، حل معادلات دیفرانسیل و پردازش سیگنال ها را به آسانی توسط این کتابخانه انجام دهید.

 

 

کتابخانه ی Theano

 

9. کتابخانه ی Theano

کتابخانه Theano، یک فریمورک محاسباتی برای محاسبه آرایه های چند بعدی در ماشین لرنینگ (ML) است. بسیار مشابه کتابخانه ی TensorFlow می باشد اما به اندازه ی آن کارآمد نیست. از این کتابخانه می توانید در محیط های توزیع شده ی برنامه های خود استفاده کنید.

 

کاربرد ها:

این کتابخانه برای الگوریتم های شبکه ی عصبی بزرگ و پیچیده مناسب می باشد که می توان این را یک نقطه ی قوت بین سایر کتابخانه ها دید. جامعه استفاده کننده ی آن هم روز به روز در حال افزایش می باشد.

 

 

کتابخانه ی Pandas

 

10. کتابخانه ی Pandas

و حالا به شاید محبوب ترین کتابخانه های پایتون رسیدیم. اگر بخواهیم به صورت مختصر در رابطه با این کتابخانه صحبت کنیم می توانیم بگوییم که در رابطه با تجزیه و تحلیل داده های سطح بالا در ML استفاده می شود. یکی از ویژگی های بسیار کارآمد این کتابخانه، اماکن ترجمه عملیات پیچیده با داده ها توسط یک یا دو دستور می باشد. بعلاوه این کتابخانه دارای متد های داخلی زیادی می باشد. 

 

کاربردها:

اگر به دنبال ابزاری در رابطه با تجزیه و تحلیل می گردید، Pandas مناسب ترین کتابخانه برای این کار است. همچنین دارای عملکرد بالا و انعطاف پذیری می باشد و توصیه می شود، کسانی که عاشق علم داده هستند به سراغ این کتابخانه بیایند. بنابراین برای سادگی، عملکرد بالا و همچنین انعطاف پذیری، بهترین گزینه می تواند کتابخانه ی Pandas باشد.

 

 

سخن پایانی

بدیهی است که خواندن این مقاله نمی تواند شما را کاملا با این کتابخانه ها آشنا کند و نیاز به دانش بیشتری خواهید داشت. اما یک دید کلی از کتابخانه های محبوب زبان پایتون (Python) به شما خواهد داد و می توانید انتخاب بهتری برای پروژه های خود داشته باشید.

اگر بخواهیم یک جمع بندی مختصر و مفیدی داشته باشیم، می توانیم بگوییم که زبان برنامه نویسی پایتون حوزه ی بسیار گسترده ای را دربرمی گیرد که وجود کتابخانه های موثر و مفیدش باعث افزایش جامعه توسعه دهندگان آن شده است. در این مقاله تمرکز ما بیشتر بر روی حوزه machine Learning بود تا بتوانید بعد از خواندن آن، به دید وسیع تری از این کتابخانه ها برسید. امید است حالا بتوانید انتخاب درست و موثری برای ادامه راه خود کرده باشید.

 

 

پرسش و پاسخ ها:


1. بهترین کتابخانه ی پایتون برای ماشین لرنینگ چیست؟ 

کتابخانه ی Theano و کتابخانه ی Eli5 مثال هایی از پرکاربرد ترین کتابخانه ها می باشند. برای دانستن اینکه هرکدام بطور تخصصی چطور کار میکنند در این مقاله همراه ما باشید.

 

2. ساده ترین کتابخانه های پایتون برای شروع یادگیری کدامند؟

برای شروع لازم است که اول به زبان برنامه نویسی پایتون مسلط شوید و بعد به سراغ کتابخانه های سبک مانند کتابخانه ی random در پایتون بروید. دوره آموزش پایتون (Python) آکادمی کدیاد می تواند به شما در شروع این مسیر پر چالش کمک کند.

 

3. بهترین کتابخانه پایتون برای محاسبات سنگین ریاضی کدام است؟

کتابخانه ی Eli5 بین کتابخانه های معرفی شده بهتر می تواند این عملیات را انجام دهد.

 

4. کاربرد اصلی زبان برنامه نویسی پایتون چیست؟

این زبان کاربرد های متعددی دارد که قدرت اصلی خودش را در حوزه هوش مصنوعی نشان می دهد. برای دریافت اطلاعات بیشتر در مورد این زبان با ما همراه باشید. 

 

محبوب ترین مقالات