بايثون هي واحدة من لغات البرمجة الأكثر شعبية. يختار العديد من المطورين لغة Python لأنها سهلة التعلم ومناسبة لمهام متنوعة، بما في ذلك علوم البيانات و تعلم الآلة وتحليل البيانات وتطوير تطبيقات الويب أو سطح المكتب. السبب وراء إمكانية استخدام بايثون في العديد من أنواع البرمجة المختلفة هو العدد الكبير من المكتبات. أي من هذه المكتبات يجب أن تختار؟ في هذه المقالة، نقدم مكتبات بايثون الأكثر فائدة لعام 2024 في مجالات معالجة البيانات وتصور البيانات وقواعد البيانات ونمذجة البيانات.
أفضل مكتبتين لمعالجة بيانات بايثون
Pandas
تعد مكتبة Pandas مفتوحة المصدر أحد الخيارات الأكثر شيوعًا لتحليل البيانات ومعالجة البيانات في Python. إذا كنت تخطط للعمل كعالم بيانات أو محلل بيانات وتعمل مع بايثون، فهذه الأداة المهمة جدًا تستحق التعلم.
توفر Pandas هياكل بيانات عالية الأداء تجعل العمل مع البيانات سهلاً وسريعًا وبديهيًا. تُستخدم هياكل البيانات الأساسية للمكتبة – السلسلة (أحادية البعد) وDataFrame (ثنائية الأبعاد) – في كثير من الأحيان في التمويل والحوسبة الإحصائية والعلوم الاجتماعية والهندسة.
ما هي الميزات الخاصة التي تقدمها الباندا؟
- تسهيل تنظيف البيانات وتحويلها وتحليلها.
- استيراد البيانات من تنسيقات الملفات المختلفة.
- التغلب بسهولة على البيانات المفقودة.
- حذف وإدراج أعمدة البيانات في إطار البيانات.
- وظائف المجموعة حسب المرونة.
- تحويل البيانات بسهولة إلى هياكل أخرى.
- التقطيع والفهرسة والإعدادات الفرعية الذكية القائمة على الملصقات.
- دمج مجموعات البيانات والانضمام إليها وإعادة تشكيلها وتمحورها بشكل بديهي.
يتم استخدام Pandas مع مكتبات أخرى، مثل NumPy وSciPy وMatplotlib. لمعرفة المزيد حول كيفية استخدام هذه المكتبة، راجع كيفية استخدام Pandas لقراءة ملفات Excel في بايثون.
NumPy
NumPy (“Numeric Python”) هي مكتبة بايثون مفيدة أخرى وهي أساسية للحوسبة العلمية. إنها أداة مفتوحة المصدر مصممة للحوسبة العددية الفعالة. يوفر NumPy مصفوفات متعددة الأبعاد عالية الأداء والأدوات اللازمة للعمل عليها. كما أنه يحتوي على دوال مفيدة للجبر الخطي، وتحويل فورييه، والأرقام العشوائية.
يتكامل NumPy مع مجموعة متنوعة من قواعد البيانات. لمعرفة المزيد حول هذه المكتبة، راجع الموقع الرسمي NUMPY.
أفضل 4 مكتبات لتصور بيانات بايثون
SciPy
SciPy هي مكتبة مفتوحة المصدر مصممة للحوسبة العلمية. حيث تحتوي على دوال تسهل الجبر الخطي، والتكامل، ومعالجة الصور، والتحسين. إنها أداة جيدة لمجموعة واسعة من المهام العلمية والرياضية والهندسية التي تتطلب بعض التلاعب بالأرقام.
يعتمد SciPy على NumPy. اكتشف المزيد على موقع SCIPY الرسمي.
Matplotlib
Matplotlib هي مكتبة مفتوحة المصدر الأكثر شعبية لتصور البيانات. ويمكنها إنشاء العديد من أنواع المخططات – بما في ذلك المخططات الشريطية، والمخططات المبعثرة، والرسوم البيانية – باستخدام بضعة أسطر فقط من التعليمات البرمجية.
توفر هذه المكتبة أيضًا واجهة برمجة التطبيقات (API) لتضمين المخططات في التطبيقات. يسمح Matplotlib للمبرمجين بتصور كميات هائلة من البيانات وإنتاج صور عالية الجودة بمجموعة من التنسيقات.
Pygal
تم تصميم Pygal لإنشاء رسومات متجهة، خاصة على مواقع الويب. فهو يتيح للمستخدمين إنشاء مخططات جذابة وتفاعلية بطريقة بسيطة إلى حد ما. لقد تم تصميمه خصيصًا لإنشاء رسومات متجهة قابلة للتطوير (SVGs)، والتي تتكامل بشكل جيد مع أطر عمل بايثون مثل Flask أو Django. يتيح لك Pygal أيضًا حفظ الملفات بتنسيق PNG باستخدام محول CairoSVG.
Seaborn
Seaborn هي مكتبة مفتوحة المصدر مصممة لتصور البيانات. تعتمد هذه المكتبة على Matplotlib، ولكنها توفر للمستخدمين طريقة أسهل وأبسط لإنشاء مخططات معقدة. لدى Seaborn الكثير من الأنماط المضمنة، مما يعني أنه يمكنك تغيير مظهر المخططات بسرعة كبيرة. (كما أنه يتكامل بشكل جيد مع هياكل بيانات Pandas.) يوفر Seaborn تقديرًا وتخطيطًا تلقائيًا لنماذج الانحدار الخطي.
أفضل مكتبة لقواعد بيانات بايثون
SQLAlchemy
SQLAlchemy هي مكتبة مفتوحة المصدر وواحدة من مكتبات بايثون الأكثر فائدة. يوفر مخططًا مرتبطًا بالكائنات يسمح بتعيين الفئات إلى قاعدة بيانات. باستخدام SQLAlchemy، يمكنك القيام بعمل فعال وعالي الأداء مع قواعد البيانات وأتمتة المهام المتكررة. هناك سبب يجعل SQLAlchemy أداة شائعة لرسم خرائط الكائنات العلائقية بين مطوري Python.
أفضل 4 مكتبات لنمذجة بيانات بايثون
TensorFlow
إحدى مكتبات بايثون الأكثر فائدة هي TensorFlow. إنها مفتوحة المصدر ومصممة لتدفق البيانات وتعلم الآلة ومشاريع الشبكات العصبية. فهي تساعد المطورين على بناء ونشر تطبيقات تعلم الآلة بسهولة وسرعة وتوفر واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى سهلة الاستخدام لبناء النماذج والتدريب. يمكنك نشر النماذج في السحابة أو في متصفح أو على جهاز. إن بنية TensorFlow البسيطة والمرنة تجعلها أداة جيدة للباحثين، حيث تتيح لهم الانتقال من الفكرة إلى التعليمات البرمجية إلى النشر بسرعة. يعمل TensorFlow على تحسين سير العمل لمعالجة البيانات مسبقًا وبناء النماذج وتدريبها وتقدير دقتها.
PyTorch
PyTorch هو إطار عمل مفتوح المصدر شائع لتعلم الآلة والتعلم العميق. إنها أداة جيدة لبناء وتدريب الشبكات العصبية. فهو يعمل على تحسين الموترات للتعلم العميق باستخدام وحدات المعالجة المركزية (CPU) ووحدات معالجة الرسومات (GPU)، كما أنه يعمل أيضًا على تسريع المسار من البحث إلى النماذج الأولية إلى نشر الإنتاج.
Scikit-learn
Scikit-learn هي مكتبة جيدة مفتوحة المصدر للمبتدئين والمحترفين في مجال تعلم الآلة. وهو يدعم دعم آلات المتجهات وخرائط KNN ومصنفات KNN وخوارزميات الانحدار. إنها أداة فعالة لتحليل البيانات التنبؤية والنمذجة الإحصائية والتصنيف والتجميع. يعد هذا أيضًا خيارًا جيدًا للمشاريع الصغيرة.
Keras
Keras هي إحدى مكتبات بايثون الأكثر شعبية. تتيح مكتبة التعلم العميق مفتوحة المصدر هذه للمستخدمين إنشاء نماذج أولية بسرعة وإنشاء مشاريع الشبكة العصبية. ويتضمن أيضًا خوارزميات لطبقات التسوية والمحسن والتنشيط. تتيح هذه الأداة سهلة الاستخدام والقابلة للتوسعة تطويرًا أسهل لنماذج التعلم العميق. إنها أداة جيدة ومفيدة للمبتدئين أيضًا، ويمكن تشغيلها بسلاسة على وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات.
هل أنت مستعد لمعرفة المزيد عن مكتبات بايثون؟
لا تمثل أفضل مكتبات بايثون هاته سوى نسبة صغيرة من العدد الهائل من مكتبات بايثون المخصصة لمختلف مجالات الأعمال. يعد هذا العدد الهائل من الأدوات المتخصصة أحد أسباب شهرة لغة بايثون.
اكتشاف المزيد من بايثون العربي
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.