هنتعرف فى هذه المقالة على أهم مكتبات لغة بايثون Python Libraries.

 

أهم مكتبات لغة بايثون Python Libraries

 

1. Pandas 

 

تُستخدم Pandas بشكل أساسي لتحليل البيانات ، وهي واحدة من أكثر مكتبات Python شيوعًا. يوفر لك مجموعة من الأدوات الأكثر فائدة لاستكشاف بياناتك وتنظيفها وتحليلها. باستخدام Pandas ، يمكنك تحميل جميع أنواع البيانات المنظمة وإعدادها ومعالجتها وتحليلها.

 

 

2. NumPy

 

NumPy هي مكتبة للغة برمجة Python ، تضيف دعمًا للمصفوفات والمصفوفات الكبيرة متعددة الأبعاد ، جنبًا إلى جنب مع مجموعة كبيرة من الوظائف الرياضية عالية المستوى للعمل على هذه المصفوفات.

يستخدم NumPy بشكل أساسي لدعمه لمصفوفات الأبعاد. هذه المصفوفات متعددة الأبعاد أقوى 50 مرة مقارنة بقوائم بايثون ، مما يجعل NumPy المفضل لعلماء البيانات.

يتم استخدام NumPy أيضًا بواسطة مكتبات أخرى مثل TensorFlow لحسابها الداخلي على الموترات. يوفر NumPy أيضًا وظائف سريعة مجمعة مسبقًا للإجراءات العددية ، والتي قد يكون من الصعب حلها يدويًا. لتحقيق كفاءة أفضل ، يستخدم NumPy حسابات مصفوفة ، لذلك يصبح العمل مع فئات متعددة أمرًا سهلاً.

 

 

3. Scikit-Learn

 

يمكن القول إن Scikit-Learn هي أهم مكتبة في Python للتعلم الآلي. بعد تنظيف بياناتك ومعالجتها باستخدام Pandas أو NumPy ، يتم استخدام Scikit-Learn لبناء نماذج التعلم الآلي حيث تحتوي على الكثير من الأدوات المستخدمة في النمذجة والتحليل التنبؤي.

يمكنك استخدام scikit-Learn لبناء عدة أنواع من نماذج التعلم الآلي ، الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف ، والتحقق من صحة النماذج ، وأهمية ميزة السلوك، والكثير من الإستخدامات الأخرى!

 

 

4. Gradio 

 

يتيح لك Gradio إنشاء تطبيقات الويب ونشرها لنماذج التعلم الآلي الخاصة بك في أقل من ثلاثة أسطر من التعليمات البرمجية. إنه يخدم نفس الغرض مثل Streamlit أو Flask ، لكنني وجدت أنه أسرع وأسهل بكثير لنشر نموذج.

يعد Gradio مفيدًا للأسباب التالية:

  1. يسمح لمزيد من التحقق من صحة النموذج. على وجه التحديد ، يسمح لك باختبار المدخلات المختلفة في النموذج بشكل تفاعلي.
  2. إنها طريقة جيدة لإجراء العروض التوضيحية.
  3. من السهل التنفيذ والتوزيع لأن تطبيق الويب يمكن لأي شخص الوصول إليه من خلال رابط عام.

 

Advertisements

 

5. TensorFlow

 

TensorFlow هي واحدة من أكثر مكتبات Python شيوعًا لتنفيذ الشبكات العصبية. تستخدم المصفوفات متعددة الأبعاد ، والمعروفة أيضًا باسم الموترات ، والتي تسمح لها بإجراء عدة عمليات على إدخال معين.

نظرًا لأنه متوازي للغاية في طبيعته ، يمكنه تدريب العديد من الشبكات العصبية ووحدات معالجة الرسومات للحصول على نماذج عالية الكفاءة وقابلة للتطوير. هذه الميزة في TensorFlow تسمى أيضًا خطوط الأنابيب.

 

 

6. Keras

 

تُستخدم Keras بشكل أساسي لإنشاء نماذج التعلم العميق Deep Learning ، وتحديداً الشبكات العصبية. إنه مبني على TensorFlow و Theano ويسمح لك ببناء شبكات عصبية بكل بساطة. نظرًا لأن Keras تنشئ رسمًا بيانيًا حسابيًا باستخدام البنية التحتية الخلفية ، فهي بطيئة نسبيًا مقارنة بالمكتبات الأخرى.

 

 

7. SciPy

 

تُستخدم SciPy بشكل أساسي لوظائفها العلمية ووظائفها الرياضية المشتقة من NumPy. بعض الوظائف المفيدة التي توفرها هذه المكتبة هي وظائف الإحصائيات ووظائف التحسين ووظائف معالجة الإشارات. لحل المعادلات التفاضلية وتوفير التحسين ، يتضمن وظائف لحساب التكاملات عدديًا. بعض التطبيقات التي تجعل SciPy مهمة هي:

  1. معالجة الصور متعددة الأبعاد
  2. القدرة على حل تحويلات فورييه والمعادلات التفاضلية
  3. نظرًا لخوارزمياته المُحسَّنة ، يمكنه إجراء حسابات الجبر الخطية بقوة وكفاءة عالية.

 

 

تعرف أيضًا على: أفضل الكتب لتعلم لغة بايثون!