Мундариҷа[Пинҳон кардан][Намоиш]
Дар ҷомеаи имрӯза, илми маълумот хеле муҳим аст!
То он дараҷае, ки олими маълумот тоҷи "Ҷунвонтарин кори асри бисту якум" гардид, гарчанде ки ҳеҷ кас интизор набуд, ки корҳои ҷаззоб шаҳвонӣ бошанд!
Аммо, аз сабаби аҳамияти бузурги додаҳо, Data Science ҳоло хеле маъмул аст.
Python бо таҳлили оморӣ, моделсозии додаҳо ва хониши худ яке аз беҳтаринҳост забонҳои барномасозӣ барои гирифтани арзиш аз ин маълумот.
Вақте ки сухан дар бораи бартараф кардани мушкилоти илми маълумот меравад, Python ҳеҷ гоҳ барномасозони худро ба ҳайрат намеорад. Ин як забони васеъ истифодашаванда, ба объект нигаронидашуда, кушодаасос ва сермаҳсули барномасозӣ бо хусусиятҳои гуногуни иловагӣ мебошад.
Python бо китобхонаҳои аҷибе барои илми маълумот тарҳрезӣ шудааст, ки барномасозон ҳар рӯз барои ҳалли мушкилот истифода мебаранд.
Инҳоянд беҳтарин китобхонаҳои Python барои баррасӣ:
1. Пандас
Pandas маҷмӯаест, ки барои кӯмак ба таҳиягарон дар кор бо маълумоти "нишонадор" ва "муносибатӣ" ба таври табиӣ пешбинӣ шудааст. Он дар ду сохтори асосии додаҳо сохта шудааст: "Силсила" (якченака, монанд ба рӯйхати объектҳо) ва "Чорчӯбаҳои додаҳо" (дученака, ба монанди ҷадвали дорои сутунҳои сершумор).
Пандаҳо табдил додани сохторҳои додаҳоро ба объектҳои DataFrame, кор бо маълумоти гумшуда, илова/нест кардани сутунҳо аз DataFrame, ворид кардани файлҳои гумшуда ва визуализатсияи маълумот бо истифода аз гистограммаҳо ё қуттиҳои қитъавӣ.
Он инчунин як қатор асбобҳоро барои хондан ва навиштани маълумот байни сохторҳои маълумот дар хотира ва якчанд форматҳои файл таъмин мекунад.
Хулоса, он барои коркарди зуд ва соддаи додаҳо, ҷамъбасти маълумот, хондан ва навиштани маълумот ва визуализатсияи додаҳо беҳтарин аст. Ҳангоми таҳияи лоиҳаи илми маълумот, шумо ҳамеша китобхонаи ҳайвони Pandas-ро барои коркард ва таҳлили маълумоти шумо истифода хоҳед бурд.
2. Нумпӣ
NumPy (Numerical Python) як воситаи афсонавӣ барои анҷом додани ҳисобҳои илмӣ ва амалиётҳои массиви асосӣ ва мураккаб аст.
Китобхона як қатор хусусиятҳои муфидро барои кор бо n-массивҳо ва матритсаҳо дар Python пешкаш мекунад.
Он коркарди массивҳоро, ки дорои арзишҳои як намуди додаҳо мебошанд ва иҷрои амалҳои арифметикӣ дар массивҳо (аз ҷумла векторизатсия) осонтар мекунад. Дар асл, бо истифода аз навъи массиви NumPy барои векторизатсияи амалҳои математикӣ иҷроишро беҳтар мекунад ва вақти иҷроро кам мекунад.
Дастгирии массивҳои бисёрченака барои амалҳои математикӣ ва мантиқӣ хусусияти асосии китобхона мебошад. Функсияҳои NumPy метавонанд барои индексатсия, мураттабсозӣ, тағир додан ва иртиботи визуалӣ ва мавҷҳои садо ҳамчун массиви бисёрченакаи рақамҳои воқеӣ истифода шаванд.
3. Матплотлиб
Дар ҷаҳони Python, Matplotlib яке аз китобхонаҳои васеъ истифодашаванда мебошад. Он барои тавлиди визуализатсияи додаҳои статикӣ, аниматсионӣ ва интерактивӣ истифода мешавад. Matplotlib дорои имконоти зиёди диаграммасозӣ ва мутобиқсозӣ мебошад.
Бо истифода аз гистограммаҳо, барномасозон метавонанд графикҳоро пароканда, таҳрир ва таҳрир кунанд. Китобхонаи кушодаасос API-и ба объект нигаронидашударо барои илова кардани қитъаҳо ба барномаҳо таъмин мекунад.
Ҳангоми истифодаи ин китобхона барои тавлиди визуализатсияи мураккаб, таҳиягарон бояд аз муқаррарӣ бештар код нависанд.
Қобили зикр аст, ки китобхонаҳои маъмули графикӣ бо Matplotlib бе ягон мушкилот вуҷуд доранд.
Дар байни чизҳои дигар, он дар скриптҳои Python, снарядҳои Python ва IPython, ноутбукҳои Jupyter ва барномаи веб серверҳо.
Сюжетҳо, диаграммаҳои сутунӣ, диаграммаҳои пиронсолӣ, гистограммаҳо, парокандаҳо, диаграммаҳои хатогиҳо, спектрҳои қувва, степлотҳо ва ҳама гуна дигар диаграммаҳои визуализатсияро бо он сохтан мумкин аст.
4. Баҳри баҳр
Китобхонаи Seaborn дар Матплотлиб сохта шудааст. Seaborn метавонад барои сохтани графикҳои оморӣ назар ба Matplotlib ҷолибтар ва иттилоотӣ истифода шавад.
Seaborn дорои API-и маҷмӯи додаҳо нигаронидашуда барои таҳқиқи таъсири мутақобилаи байни бисёр тағирёбандаҳо, илова бар дастгирии пурраи визуализатсияи додаҳо мебошад.
Seaborn шумораи ҳайратангези визуализатсияи маълумотро пешниҳод мекунад, аз ҷумла визуализатсияи силсилаи вақт, сюжетҳои муштарак, диаграммаҳои скрипка ва ғайра.
Он харитасозии семантикӣ ва ҷамъбасти оморро барои таъмини визуализатсияи иттилоотӣ бо фаҳмиши амиқ истифода мебарад. Он як қатор реҷаҳои графикии ба маҷмӯи додаҳо нигаронидашударо дар бар мегирад, ки бо чаҳорчӯба ва массивҳои додаҳо кор мекунанд, ки маҷмӯи маълумотро дар бар мегиранд.
Визуализатсияи додаҳои он метавонад диаграммаҳои сутунӣ, диаграммаҳои пиронсолӣ, гистограммаҳо, парокандаҳо, диаграммаҳои хатогӣ ва дигар графикҳоро дар бар гирад. Ин китобхонаи визуализатсияи додаҳои Python инчунин асбобҳоро барои интихоби палитраҳои рангҳо дар бар мегирад, ки дар ошкор кардани тамоюлҳо дар маҷмӯи додаҳо кӯмак мекунанд.
5. Scikit-омӯзед
Scikit-learn бузургтарин китобхонаи Python барои моделсозии додаҳо ва арзёбии модел аст. Ин яке аз китобхонаҳои муфидтарини Python мебошад. Он дорои як қатор қобилиятҳо мебошад, ки танҳо барои моделсозӣ пешбинӣ шудаанд.
Он ҳама алгоритмҳои омӯзиши мошинҳои назоратшаванда ва назоратнашаванда, инчунин функсияҳои пурра муайяншудаи омӯзиши ансамбл ва баланд бардоштани омӯзиши мошинҳоро дар бар мегирад.
Онро олимони маълумот барои иҷрои реҷа истифода мебаранд омӯзиши машқҳо ва фаъолиятҳои истихроҷи додаҳо ба монанди кластерсозӣ, регрессия, интихоби модел, коҳиши андоза ва тасниф. Он инчунин бо ҳуҷҷатҳои ҳамаҷониба меояд ва ба ҳайрат меорад.
Scikit-learn-ро барои эҷоди моделҳои гуногуни омӯзиши мошинҳои назоратшаванда ва беназорат истифода бурдан мумкин аст, аз қабили тасниф, регрессия, мошинҳои вектории дастгирӣ, ҷангалҳои тасодуфӣ, ҳамсояҳои наздиктарин, соддалавҳо, дарахтони қарорҳо, кластерсозӣ ва ғайра.
Китобхонаи омӯзиши мошини Python дорои асбобҳои гуногуни содда ва самаранок барои иҷрои таҳлили додаҳо ва вазифаҳои истихроҷи маъдан мебошад.
Барои хондани минбаъда, дар ин ҷо дастури мост Scikit-омӯзед.
6. XGBoost
XGBoost як абзорест, ки барои суръат, чандирӣ ва қобили интиқол пешбинӣ шудааст. Барои таҳияи алгоритмҳои ML, он чаҳорчӯбаи Gradient Boosting -ро истифода мебарад. XGBoost як усули тез ва дақиқи баланд бардоштани дарахти параллелӣ мебошад, ки метавонад доираи васеи масъалаҳои илми маълумотро ҳал кунад.
Бо истифода аз чаҳорчӯбаи Gradient Boosting, ин китобхона метавонад барои эҷоди алгоритмҳои омӯзиши мошин истифода шавад.
Он афзоиши параллели дарахтро дар бар мегирад, ки ба дастаҳо дар ҳалли масъалаҳои гуногуни илми маълумот кӯмак мекунад. Бартарии дигар дар он аст, ки таҳиягарон метавонанд ҳамон кодро барои Hadoop, SGE ва MPI истифода баранд.
Он инчунин дар ҳолатҳои тақсимшуда ва хотираи маҳдуд боэътимод аст.
7. Танзими ҷараён
TensorFlow як платформаи ройгони кушодаи AI бо доираи васеи асбобҳо, китобхонаҳо ва захираҳо мебошад. TensorFlow бояд ба ҳар касе, ки дар он кор мекунад, шинос бошад лоиҳаҳои омӯзиши мошинсозӣ дар Python.
Ин як асбоби кушодаи риёзии рамзӣ барои ҳисобкунии ададӣ бо истифода аз графикҳои ҷараёни додаҳо мебошад, ки аз ҷониби Google таҳия шудааст. Гиреҳҳои графикӣ равандҳои риёзиро дар графики маъмулии ҷараёни додаҳои TensorFlow инъикос мекунанд.
Аз тарафи дигар, кунҷҳои графикӣ массивҳои бисёрченакаи додаҳо мебошанд, ки бо номи тензорҳо низ маълуманд, ки дар байни гиреҳҳои шабака ҷараён доранд. Он ба барномасозон имкон медиҳад, ки коркардро дар байни як ё якчанд CPU ё GPU дар мизи корӣ, дастгоҳи мобилӣ ё сервер бидуни тағир додани код тақсим кунанд.
TensorFlow дар C ва C++ таҳия шудааст. Бо TensorFlow, шумо метавонед танҳо тарҳрезӣ кунед ва омӯзиши мошинсозӣ моделҳо бо истифодаи API-ҳои сатҳи баланд ба монанди Keras.
Он инчунин дараҷаҳои зиёди абстраксия дорад, ки ба шумо имкон медиҳад, ки ҳалли беҳтаринро барои модели худ интихоб кунед. TensorFlow инчунин ба шумо имкон медиҳад, ки моделҳои омӯзиши мошинро дар абр, браузер ё дастгоҳи худ ҷойгир кунед.
Ин воситаи муассиртарин барои корҳо ба монанди шинохти объект, шинохти нутқ ва ғайра мебошад. Он ба рушди сунъӣ мусоидат мекунад шабакаҳои нейралӣ ки бояд бо манбаъхои сершумори маълумот сарукор дошта бошад.
Ин аст дастури фаврии мо дар бораи TensorFlow барои хондани минбаъда.
8. Керас
Keras як манбаи озод ва кушода аст Шабакаи нейронӣ дар асоси Python асбобҳо барои зеҳни сунъӣ, омӯзиши амиқ ва фаъолиятҳои илми маълумот. Шабакаҳои нейрон инчунин дар Data Science барои тафсири маълумоти мушоҳидавӣ (аксҳо ё аудио) истифода мешаванд.
Ин маҷмӯи асбобҳо барои эҷоди моделҳо, графикии додаҳо ва арзёбии додаҳо мебошад. Он инчунин маҷмӯи додаҳои қаблан тамғагузориро дар бар мегирад, ки онҳоро зуд ворид кардан ва бор кардан мумкин аст.
Истифодаи он осон, гуногунҷанба ва барои таҳқиқоти иктишофӣ беҳтарин аст. Ғайр аз он, он ба шумо имкон медиҳад, ки шаклҳои пурраи пайваст, конволютсионӣ, ҷамъкунӣ, такрорӣ, дохилкунӣ ва дигар шаклҳои шабакаҳои нейронро эҷод кунед.
Ин моделҳоро метавон муттаҳид кард, то як шабакаи мукаммали нейронӣ барои маҷмӯаҳо ва масъалаҳои азими додаҳо созад. Ин як китобхонаи афсонавӣ барои моделсозӣ ва эҷоди шабакаҳои нейрон аст.
Истифодаи он оддӣ аст ва ба таҳиягарон чандирии зиёд медиҳад. Керас дар муқоиса бо дигар бастаҳои омӯзиши мошини Python суст аст.
Ин дар он аст, ки он аввал як графики ҳисобкуниро бо истифода аз инфрасохтори пуштибонӣ тавлид мекунад ва сипас онро барои анҷом додани амалиёт истифода мебарад. Вақте ки сухан дар бораи гузаронидани тадқиқоти нав меравад, Керас бениҳоят ифодакунанда ва мутобиқ аст.
9. PyTorch
PyTorch як бастаи маъмули Python барои омӯзиши чуқур ва омӯзиши мошинсозӣ. Он як нармафзори компютерии кушодаи илмии Python аст, ки барои татбиқи Deep Learning ва Шабакаҳои Нейралӣ дар маҷмӯаҳои бузурги додаҳо асос ёфтааст.
Facebook ин маҷмӯаи абзорро барои эҷоди шабакаҳои нейронӣ васеъ истифода мебарад, ки дар фаъолиятҳо ба монанди шинохти чеҳра ва тамғагузории худкор кӯмак мекунанд.
PyTorch як платформа барои олимони маълумот аст, ки мехоҳанд корҳои омӯзиши амиқро зуд анҷом диҳанд. Восита имкон медиҳад, ки ҳисобҳои тензорӣ бо суръатбахшии GPU анҷом дода шаванд.
Он инчунин барои чизҳои дигар, аз ҷумла сохтани шабакаҳои ҳисоббарории динамикӣ ва ба таври худкор ҳисоб кардани градиентҳо истифода мешавад.
Хушбахтона, PyTorch як бастаи афсонавӣ аст, ки ба таҳиягарон имкон медиҳад, ки ба осонӣ аз назария ва тадқиқот ба омӯзиш ва рушд гузаранд, вақте сухан дар бораи омӯзиши мошинсозӣ ва таҳқиқоти амиқ меравад, то ҳадди аксар чандирӣ ва суръатро фароҳам оранд.
10. НЛТК
NLTK (Асбоби забони табиӣ) як бастаи маъмули Python барои олимони маълумот мебошад. Барчаспкунии матн, аломатгузорӣ, мулоҳизаҳои семантикӣ ва дигар вазифаҳои марбут ба коркарди забони табииро бо NLTK иҷро кардан мумкин аст.
NLTK инчунин метавонад барои анҷом додани AI мураккабтар истифода шавад (Мағзи маслуӣ) ҷойҳои корӣ. NLTK дар ибтидо барои дастгирии парадигмаҳои гуногуни таълими AI ва омӯзиши мошинсозӣ, ба монанди модели забонӣ ва назарияи маърифатӣ сохта шудааст.
Дар айни замон он алгоритми AI ва таҳияи модели омӯзиширо дар ҷаҳони воқеӣ пеш мебарад. Он ба таври васеъ барои истифода ҳамчун воситаи таълим ва ҳамчун воситаи омӯзиши инфиродӣ фаро гирифта шудааст, илова бар он ҳамчун платформа барои прототипсозӣ ва таҳияи системаҳои тадқиқотӣ истифода мешавад.
Тасниф, таҳлил, мулоҳизаҳои семантикӣ, бунёдӣ, теггузорӣ ва аломатгузорӣ ҳама дастгирӣ мешаванд.
хулоса
Ин даҳ китобхонаи беҳтарини Python барои илми маълумотро ба итмом мерасонад. Китобхонаҳои илмии Python ба таври мунтазам нав карда мешаванд, зеро илми маълумот ва омӯзиши мошинсозӣ маъмултар мешаванд.
Якчанд китобхонаҳои Python барои Data Science мавҷуданд ва интихоби корбар асосан аз рӯи намуди лоиҳае, ки онҳо дар болои онҳо кор мекунанд, муайян карда мешавад.
Дин ва мазҳаб