انتخاب بهترین کتابخانه های برتر پایتون در حوزه مهندسی داده به نیازها و وظایف خاص شما بستگی دارد. با این حال، برخی از کتابخانه های محبوب و پرکاربرد عبارتند از:
- NumPy:این کتابخانه پایه ای برای محاسبات عددی در پایتون است و آرایه های چند بعدی کارآمد و توابع ریاضی را ارائه می دهد.
- SciPy:این کتابخانه بر روی NumPy ساخته شده و مجموعه ای از الگوریتم ها و توابع سطح بالا را برای محاسبات علمی، مهندسی و تجزیه و تحلیل داده ها ارائه می دهد.
- Pandas:این کتابخانه برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها به شدت محبوب است و ساختارهای داده قدرتمندی مانند DataFrame و Series را ارائه می دهد.
- Matplotlib:این کتابخانه برای ایجاد نمودارها و تجسم های داده با کیفیت انتشار استفاده می شود.
- Scikit-learn:این کتابخانه مجموعه ای از ابزارهای یادگیری ماشین را برای وظایفی مانند طبقه بندی، رگرسیون و خوشه بندی ارائه می دهد.
- TensorFlow:این کتابخانه محبوب یادگیری عمیق است که برای ساخت و آموزش مدل های یادگیری عمیق پیچیده استفاده می شود.
- Keras:این کتابخانه رابط کاربری سطح بالایی را برای TensorFlow ارائه می دهد که استفاده از آن را برای مبتدیان یادگیری عمیق آسان تر می کند.
- Geospatial Libraries:کتابخانه هایی مانند GeoPandas و Shapely برای کار با داده های مکانی و انجام تجزیه و تحلیل فضایی استفاده می شوند.
- Data Wrangling Libraries:کتابخانه هایی مانند Dask و Vaex برای کار با مجموعه داده های بزرگ و انجام وظایف پیش پردازش داده ها به طور کارآمد استفاده می شوند.
علاوه بر این کتابخانه های عمومی، ابزارها و کتابخانه های تخصصی زیادی نیز برای زمینه های خاص مهندسی داده مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و یادگیری تقویتی وجود دارد.
در اینجا چند منبع برای یادگیری بیشتر در مورد کتابخانه های برتر پایتون در حوزه مهندسی داده آورده شده است:
- وب سایت NumPy: https://numpy.org/
- وب سایت SciPy: https://www.scipy.org/
- وب سایت Pandas: https://pandas.pydata.org/
- وب سایت Matplotlib: https://matplotlib.org/
- وب سایت Scikit-learn: https://scikit-learn.org/stable/
- وب سایت TensorFlow: https://www.tensorflow.org/
- وب سایت Keras: https://keras.io/
- کتابخانه GeoPandas: https://geopandas.org/
- کتابخانه Shapely: https://shapely.readthedocs.io/en/latest/
- کتابخانه Dask: https://dask.pydata.org/
- کتابخانه Vaex: https://vaex.io/
