افضل المكاتب في Python مع مصادر لتعلمها
هناك الكثير من الأسباب التي تجعل من لغة Python مشهورة بين المطورين وأحد هذه الاسباب هو أن لديها مجموعة كبيرة من المكتبات التي يمكن للمستخدمين التعامل معها.
فيما يلي بعض الأسباب المهمة التي تجعل من لغة Python مشهورة بين لغات البرمجة:
Python لديها مجموعة ضخمة من المكتبات , تُعرفPython بأنها لغة البرمجة على مستوى المبتدئين بسبب بساطتها وسهولة استخدامها.
من التطوير إلى نشر وصيانة Python يريد مطوروهم أن يكونوا أكثر إنتاجية.
قابلية النقل هي سبب آخر لشعبية كبيرة للغة Python.
بناء جملة البرمجة Python سهلة التعلم وهي ذو مستوى عالٍ مقارنة بـ C و Java و C ++.
وبالتالي ، يمكن تطوير تطبيقات جديدة عن طريق كتابة عدد أقل من اسطر الاكواد.
جذبت بساطة Python العديد من المطورين لإنشاء مكتبات جديدة للتعلم الآلي. بسبب المجموعة الضخمة من المكتبات ، أصبحت Python تحظى بشعبية كبيرة بين خبراء التعلم الآلي.
🔶المكتبة الأولى Numpy
تعتبر مكتبة Numpy من المكتبات الرياضية الأساسية في عمليات الحوسبة العلمية بالبايثون، حيث يعتمد عليها كثير من العلماء والباحثين في إجراء العمليات الحسابية الكبيرة والمعقدة على بياناتهم وفي اختباراتهم العلمية.
♦تتميز مكتبة Numpy بالتالي:
دعم قوي لمصفوفات N-Dimensional
عمليات سريعة وبكفاءة عالية عند التعامل مع المصفوفات, وإستخدام أمثل للمصادر عند المعالجة.
دعم عمليات الجبر الخطي وال Fourier transform بشكل سهل وسريع.
تعتمد عليها كثير من المكتبات الأخرى مثل Pandas و theanets وغيرهما.
بعض مصادر تعلم للمكتبة:
https://www.datacamp.com/community/blog/python-numpy-cheat-sheet#gs.0_T9D90
http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/
http://www.python-course.eu/numpy.php
https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-numpy-tutorial#gs.Ereixfc
https://vimeo.com/77263537?utm_source=datafloq&utm_medium=ref&utm_campaign=datafloq
🔶المكتبة الثانية Pandas
تقدم مكتبة Pandas الإمكانيات اللازمة لجعل تحليل ومعالجة البيانات أمرا سهلا وسريعا, عبر ما تقدمه من تراكيب وأدوات برمجية تعتمد بالأساس على Numpy.
♦مميزات وخصائص مكتبة Pandas:
تقدم المكتبة ما يسمى ب إطار البيانات (Data Frame) والذي يسهل من إستيراد البيانات والتعامل معها بسهولة.
تقدم المكتبة الإمكانات اللازمة لإستيراد البيانات من الملفات بصيغها المختلفة ونقلها للذاكرة العشوائية.
تسهل المكتبة عمليات (Data Preprocessing ) مثل تنظيف البيانات, ومعالجة القيم الفارغة فيها, وإجراء العمليات الإستكشافية على البيانات.
تقدم المكتبة إمكانية إعادة تشكيل هيكل البيانات (Reshaping).
تسهل دمج البيانات ببعضها أو تجزيئها إلى إطارات متعددة.
وغيرها الكثير من الخصائص والمميزات.
بعض مصادر تعلم للمكتبة:
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html
https://www.datacamp.com/community/tutorials/pandas-tutorial-dataframe-python#gs.zMakrWo
https://www.dataquest.io/blog/pandas-python-tutorial/
🔶المكتبة الثالثة Scipy
تأتي هذه المكتبة على رأس هرم المكتبات العلمية في البايثون, وتخدم جانب تحليل البيانات وتعليم الالة بشكل قوي, ولا تقتصر على ذلك, حيث تقدم إمكانات هائلة في مجال معالجة الإشارات, ومعالجة الصور, والعمليات الحسابية المعقدة.
تتكون وتعتمد مكتبة Scipy على خليط من المكتبات المشهورة مثل Numpy, Pandas, Matplotlib, Sympy, IPython وغيرها.
تقدم المكتبة مجموعة واسعة من الخوارزميات والحزم العلمية التي لها علاقة بالأخص (ليس للحصر) بالعمليات الرياضية، الدوال الإحصائية وتعليم الألة.
♦تتميز مكتبة Scipy بما يلي:
تقدم دوال واسعة في مجال الاحتمالات والإحصاء عبر موديول stats.
إجراء التحليل المكاني (Spatial Analysis) عبر مجموعة من الخوارزميات المتخصصة الموجودة في موديول spatial.
تقدم المكتبة أدوات خاصة بمعالجة الإشارات.
تقدم المكتبة مجموعة من الدوال الخاصة بمعالجة المصفوفات متعددة الأبعاد لمعالجة الصور.
دعم عمليات الجبر الخطي وال Fourier transform.
وغيرها الكثير من الخصائص والمميزات.
بعض مصادر تعلم للمكتبة:
https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-scipy-tutorial#gs.hGF3Hnw
https://www.youtube.com/watch?v=oYTs9HwFGbY
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/?utm_source=datafloq&utm_medium=ref&utm_campaign=datafloq
🔶المكتبة الرابعة Matplotlib
هذه المكتبة أحد أشهر مكتبات البايثون في ال Visualization, وتمكنك من بناء رسوماتك البيانية والتوضيحية بشكل سهل ومرن, وترتبط هذه المكتبة بعدة مكتبات وأدوات أخرى منها مكتبةPandas وأداة Jupyter لتمكنك من استدعاء أوامر الرسومات بشكل مباشر على إطار البيانات وبطريقة تفاعلية.
كما أن المرونة الموجودة في المكتبة تمكنك من ترتيب الأشكال والرسومات بطريقة سهلة ومريحة, وتستطيع أيضا أن تصدر المخرجات على شكل ملفات بصيغ متعددة منها Pdf, Jpg, SVG, PNG, BMP, GIF وغيرها.
بعض مصادر تعلم للمكتبة:
https://www.datacamp.com/community/tutorials/matplotlib -tutorial-python#gs.HdUg0vY
https://www.labri.fr/perso/nrougier/teaching/matplotlib/
https://pythonprogramming.net/matplotlib-python-3-basics-tutorial/
المكتبة الخامسة Scikit-learn
تعتبر هذه المكتبة أحد أهم مكتبات تعليم الالة في لغة البايثون وتعتمد على المكتبة السابقةScipy. تقدم هذه المكتبة للمستخدمين مجموعة من الخوارزميات الخاصة بتعليم الالة وتسهل عليهم تشغيل وتنفيذ هذه الخوارزميات على البيانات بشكل مباشر.
الرابط التالي يسرد الخوارزميات الخاصة بتعليم الألة والموجودة في المكتبة هنـــــــا
بعض مصادر تعلم للمكتبة:
https://www.youtube.com/watch?utm_source=dat
afloq&utm_medium=ref&utm_campaign=datafloq&v=4ONBVNm3isI
http://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-scikit-learn-a-python-machine-learning-library/
http://www.dataschool.io/machine-learning-with-scikit-learn/
http://scikit-learn.org/stable/tutorial/index.html?utm_source=datafloq&utm_medium=ref&utm_campaign=datafloq
خلاصة
المكتبات السابقة ليست هي الوحيدة في علم البيانات و تعليم الالة بلغة البايثون, ولكنها المتميزة والمستخدمة بشكل واسع بين العلماء والباحثين في هذا المجال.
إذا كانت أساسيات لغة البايثون موجودة لديك, وتريد أن تبدأ بالتخصص في مجال علم البيانات وتحليلها أو تعليم الألة, فأنصحك أن تتقن إستخدام هذه المكتبات لقوتها ولإستخدامها الواسع.
#teach_me_tech
تفضل مشكورا بمشاركة المنشور
ليست هناك تعليقات:
شاركنا برأيك