(function (s, e, n, d, er) { s['Sender'] = er; s[er] = s[er] || function () { (s[er].q = s[er].q || []).push(arguments) }, s[er].l = 1 * new Date(); var a = e.createElement(n), m = e.getElementsByTagName(n)[0]; a.async = 1; a.src = d; m.parentNode.insertBefore(a, m) })(window, document, 'script', 'https://cdn.sender.net/accounts_resources/universal.js', 'sender'); sender('986212f6399684')
بهترین کتابخانه های پایتون برای مبتدیان

  این مقاله را میتوانید در مدت زمان 5 دقیقه مطالعه کنید   منتشر شده در تاریخ: دی ۲۶ام, ۱۴۰۱   آخرین بروزرسانی: دی ۲۷ام, ۱۴۰۱


پایتون نامی آشنا برای آن‌هایی است که دستی بر آتش برنامه‌نویسی دارند. اگر به پایتون علاقه‌مندید، و می‌خواهید زبان برنامه‌نویسی جدیدی را از پایه آموزش ببینید، ولی دنبال سرنخ‌هایی از آن هستید، من در این مطلب از آکادمی آمانج ۷ کتابخانه پایتون مناسب مبتدی‌ها را معرفی می‌کنم.

 

پایتون چیست؟

با رشد تکنولوژی، پایتون به یک زبان برنامه‌نویسی همه فن حریف و محبوبی تبدیل شده است. ترکیب بسیار ساده علائم و مفاهیم این زبان باعث شده تا یادگیری آن برای تمام افراد، به خصوص کسانی که تازه می‌خواهند پا به دنیای هیجان‌انگیز برنامه‌نویسی بگذارند، ساده باشد.
یکی از مزایای پایتون در مقایسه با سایر زبان‌های برنامه‌نویسی وجود کتابخانه‌های متعدد و البته متن باز و در دسترس است که دست برنامه‌نویس را در یادگیری و استفاده از این کتابخانه‌ها باز می‌گذارد. برنامه‌نویسان می‌توانند از ماژول‌های مختلف این زبان برای سرعت و کیفیت بیشتر کار استفاده کنند. البته که این ماژول‌ها مبانی ساده و پیشرفته زندگی در دنیای دیجیتال را پشتیبانی می‌کنند؛ مثلا می‌توانید برای نوشتن توابع مختلف در فایل اکسل از پایتون استفاده کنید.

حالا که با زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنا شدید و مسیر یادگیری آن را دیدید، برویم سر اصل مطلب، یعنی کتابخانه‌های مناسب برای مبتدیان در آموزش پایتون:

۷ کتابخانه مناسب پایتون برای مبتدیان

در این لیست ۷ کتابخانه‌ای که هر برنامه نویسی مبتنی‌بر زبان پایتون باید بلد باشد را معرفی خواهم کرد. در‌ هرصورت اگر قصد یادگیری کامل این کتابخانه‌ها را هم نداشته باشید، بهتر است نسبت‌به نحوه عملکرد آن‌ها آشنایی کلی داشته باشید.

 

۱. NumPy

کتابخانه NumPy یکی از پرکاربردترین کتابخانه‌های پایتون است. اگرچه این کتابخانه قابلیت محاسبات عددی با سرعت و کارآمدی بسیار بالایی را دارد، ولی نقطه قوت آن در کار با آرایه‌ها (arrays) است. در پایتون آرایه‌ها از اعداد صحیح و ترکیبی تشکیل می‌شوند. مثلا یک آرایه دو بعدی در پایتون شبیه کدهای زیر است:

import numpy as np
 ar = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
 print(ar)
[[1 2 3]
 [4 5 6]]

 

علاوه‌بر عمل بالا می‌توان جذر هر عدد را به‌صورت جداگانه محاسبه و یا محاسبات خاصی را برای تمام اعداد اعمال کرد.

print(np.sqrt(ar))
[[1.  1.41421356  1.73205081],
 [2.  2.23606798  2.44948974]]

 

البته پیشنهاد می‌شود اگر حجم اعداد و اعمال روی آن‌ها زیاد است بهتر است از این کتابخانه استفاده نکنید.

 

۲. Pandas

کتابخانه پانداس ستون فقرات تجزیه و تحلیل اطلاعات در زبان برنامه نویسی پایتون است. بهترین کتابخانه برای کسانی که می‌خواهند نحوه کار با اطلاعات عددی و آمار را آموزش ببینند، همین Pandas است. با پانداس می‌توان اعداد را تجزیه و تحلیل، دسته‌بندی، دستکاری یا محاسبه کرد.

فرض کنید یک فایل اکسل از نمرات دانش‌آموزان در مقاطع مختلف دارید. شما می‌توانید کل اعداد داخل اکسل را را با استفاده از کتابخانه پاندا پایتون بررسی کنید.

import pandas as pd
df = pd.read_excel('grades.xlsx', index_col='name')
print(df)
      physics  geography  french
name                           
Sam        68         81      78
Aiko       91         84      88
Lisa       62         73      74
Jonas      72         57      60

 

حالا میانگین نمرات همه دانش آموزان را می‌بینیم:

print(df.mean(axis=1))
name
Sam     75.666667
Aiko    87.666667
Lisa    69.666667
Jonas   63.000000

 

همانطور که مشاهده کردید، فقط با چند خط کد از کتابخانه پایتون می‌توان آمار کل نمرات دانش آموزان را گرفت. بیشترین نمره یا کمترین نمره را مشخص، اعداد را با فیلترهای مشخص از هم جدا یا به فایل دیگری منتقل کرد.

 

۳.  Matplotlib

یکی از کتابخانه‌های مهم پایتون برای ساخت نمودار از اعداد و داده‌ها matplotlib است. در واقع ساخت نمودارهای متفاوت به سرعت یکی از مهارت‌های کلیدی کار با زبان برنامه‌نویسی پایتون است، ولی پیشنهاد می‌کنیم این کار را با کتابخانه matplotlib پیش ببرید.

 


بصری‌سازی داده یا Data Visualization یکی از کاربردهای جذاب زبان برنامه‌نویسی پایتون است که مشهورترین کتابخانه برای این کار کتابخانه matplotlib است که در مقاله “بصری سازی در پایتون +(معرفی کتابخانه های محبوب)” به طور کامل به معرفی آن پرداخته شده است.


 

۴.  OS

OS یکی از کتابخانه‌های پایتون برای کار با سیستم عامل‌هاست. شاید این کتابخانه به اندازه موارد دیگر جذابیت عینی نداشته باشد ولی بسیار کاربردی است. به خصوص وقتی که می‌‌خواهید از درون برنامه پایتون با سیستم عامل ارتباط بگیرید و مثلا فایل پروژه‌های خود را داشته باشید. به‌طور مثال با دستور زیر می‌توانید فایل پروژه‌های فعلی خود را از سیستم عامل بگیرید:

import os
root_directory = os.getcwd()
file_list = os.listdir(root_directory)

پس از دریافت فایل‌ها می‌توانید با دستورهایی مثل ()os.rename یا ()os.replace فعالیت‌های مختلفی روی آن‌ها انجام دهید. البته برای انجام کارها به دستور ()os.chmod نیز نیاز است.

 

۵. DATETIME

کتابخانه DATETIME مناسب کار با زمان و تاریخ است. این کتابخانه روشی برای اندازه‌گیری زمان‌های مختلف را ارائه می‌دهد. مثل اندازه‌گیری روزهای بین دو تاریخ مشخص یا حساب سال‌های کبیسه و غیره. در قطعه کد زیر، با وارد کردن تاریخ تولد، می‌توانیم متوجه شویم که چند روز از روز تولد گذشته است.

 import datetime as dt
 date_of_birth = dt.datetime(1990, 3, 12)
 print(dt.datetime.today() - date_of_birth)
11818 days, 17:17:27.865661

 

۶. statsmodels

تحلیل و آنالیز آماری بخش مهمی از پروژه‌های علمی است. برای این کار از میان کتابخانه‌های پایتون چند گزینه برای انتخاب دارید: مثلا NumPy یا پانداس. کتابخانه statsmodels دست شما برای کار روی آمار را باز می‌گذارد و توابعی را برای تخمین مدل‌های آماری مختلف و انجام تست‌های آماری ارائه می دهد.

این کتابخانه بر اساس NumPy و SciPy (یکی دیگر از کتابخانه‌های عالی برای محاسبات علمی) ساخته شده است. در کار با statsmodels می‌توانید به‌راحتی یک مدل رگرسیون را روی داده‌ها قرار دهید و خلاصه نتایج را که شامل پارامترهای مدل، متریک مربع r، آماره f و… است، داشته باشید.

 

۷. scikit-learn

اگر علاقه‌مندید بعد از یادگیری پایتون وارد حوزه یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ شوید، بهتر است کتابخانه scikit-learn در صدر لیست یادگیریتان باشد. کتابخانه scikit-learn مجموعه‌ای از اطلاعات آزمایشی و نمونه هم دارد که می‌توانید در برنامه‌نویسی پایتون از این اطلاعات استفاده کنید. یعنی اگر تازه کار هستید و می‌خواهید کمی در ماشین لرنینگ تجربه کسب کنید، دیتای آماده در دسترس شماست.

حالا می‌توانید با محاسبه میانگین مقادیر با استفاده از کتابخانه NumPy یا ساخت نمودار با matplotlib اطلاعات را تجزیه و تحلیل کنید. حتی می‌توانید آرایه‌های X و Y را با DataFrame از کتابخانه پاندا دستکاری کرده تا در زمینه دستکاری اطلاعات هم تجربه داشته باشید.

پیشنهاد می‌کنم با استفاده از کتابخانه scikit-learn اطلاعات را به‌صورت خوشه‌ای تجزیه و تحلیل کنید. اگر بتوانید این فرایند را به‌صورت مستمر و مدیریت شده پیش ببرید عملا شما قدم در راه استادی ماشین لرنینگ گذاشته اید.

نتیجه‌گیری

در این مقاله تعدادی از کتابخانه‌های محبوب و صد البته مناسب برای مبتدیان، معرفی کردیم. تعدادی از کتابخانه‌هایی که در این مطلب از آن‌ها یاد شد، جایگاه خود را بین کتابخانه‌های برتر زبان برنامه‌نویسی پایتون به‌دست آورده‌اند. با این حال گزینه‌های متعدد دیگری هم هست که نمی‌توانستیم آن‌ها را در لیست بهترین قرار دهیم.
بسیاری از کتابخانه‌های این زبان با نصب استانداردش به برنامه شما اضافه می‌شوند و هرکدام هم که نباشد، نصبش فقط به چند کلیک نیاز دارد. پس از نصب، خیلی ساده می‌توان آن‌ها را به پروژه اضافه کرد و به‌صورت مستقیم در تصحیح یا تغییر کدها ترکیبشان کرد.

به‌طور کلی در دوره‌ آموزش پایتون آکادمی آمانج می‌توانید از شروع الفبای زبان پایتون تا ورود به بازار کار را آموزش ببینید و با بسیاری از مسائل مهم آن به خصوص مسائل به‌روز دنیای پایتون آشنا شوید. آشنایی اولیه با کتابخانه‌های مشهور و کاربردی پایتون می‌تواند شما را در مسیر یادگیری زبان برنامه‌نویسی پایتون و همچنین ماشین لرنینگ یاری دهد.

شما با تجربه‌ای که در این زمینه دارید چه کتابخانه‌ای را برای مبتدیان پیشنهاد می‌دهید؟ خوشحال می‌شویم نظرتان درباره این موضوع را با دیگر علاقه‌مندان به زبان برنامه نویسی پایتون به اشتراک بگذاریم.

برای تهیه این مقاله از منبع زیر استفاده شده است: 

learnpython.com

آیا این مطلب برای شما مفید بود؟

امتیازشو ثبت کنید

میانگین / 5. تعداد رای

اولین نفر شما امتیاز دهید

دوره تخصصی یادگیری ماشین

در یک دوره آموزشی متخصص یادگیری ماشین شوید.

از یادگیری ماشین می توان در صنایع مختلف با اهداف مختلف استفاده کرد. ماشین لرنینگ باعث افزایش بهره وری در صنایع می شود، به بازاریابی محصول کمک کرده و پیش بینی دقیق فروش را ساده تر می کند. پیش بینی های دقیق پزشکی و تشخیص ها را تسهیل می کند. دقت در قوانین و مدل های مالی را بهبود می بخشد. به سیستم های توصیه گر، الگوریتم های فرا ابتکاری و حرکت ربات ها کمک خواهد کرد. در بحث فروش میتواند محصولات مناسب تری را به مشتری پیشنهاد دهد( با کمک به تقسیم بندی بهتر و پیش بینی دقیق طول عمر محصولات ) و ...
استفاده از سیستم های ماشین لرنینگ می تواند تا حد زیادی حجم کاری ما را کاهش دهد. به خصوص کارهایی که نیاز به آنالیز حجم عظیمی از داده و تصمیم گیری بر اساس این داده ها را دارد بسیار تسهیل می کند. سیستم های مبتنی بر ماشین لرنینگ ظرفیت انجام کار صد نفر را همزمان دارد و تنها به کمک ماشین ها می توان بدون صرف وقت و انرژی زیاد، کارهای سنگین را انجام داده و در عین حال پول و درآمد بیشتری کسب کرد. ماشین لرنینگ با خودکارسازی فرایندها و صرفه جویی در زمان، به ما کمک می کند تا بتوانیم زمان و انرژی خود را بر تصمیم گیری های پیچیده تری متمرکز کنیم.
ادامه...

شاید به این مطالب نیز علاقه مند باشید.

مقایسه پایتون و آر

مقایسه جامع زبان های برنامه نویسی پایتون و R

زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python) بهتر است یا زبان آر (R)؟ آیا پایتون شباهتی هم با زبان برنامه‌نویسی R دارد؟ این دو چه تفاوت‌هایی باهم دارند؟ برای اینکه به سوال اول جواب…

برنامه نویسی فانکشنال یا تابعی

برنامه نویسی فانکشنال در پایتون: ساده، جامع و کاربردی

برنامه‌نویسی انواع مختلفی دارد. یعنی براساس ویژگی‌ها و قابلیت‌هایی که زبان‌های برنامه‌نویسی دارند می‌شود تقسیمشان کرد. دراصطلاح تخصصی، از پارادایم‌های برنامه‌نویسی (Programming Paradigms)  صحبت می‌شود. پارادایم‌ها همان دسته‌ها هستند که…

مفهوم شی‌گرایی به زبان ساده

مفهوم شی‌گرایی به زبان ساده

در این مقاله قصد داریم شما را با مفهوم و ماهیت شی‌گرایی، کاربرد آن در علم پایتون و اصول برنامه نویسی آن آشنا کنیم. اگر در حال خواندن این مطلب…

0 0 رای
امتیازدهی به مقاله
دنبال کردن
با خبر کردن از
guest
0 دیدگاه
بازخورد داخلی
دیدن همه نظرات

تاییدیه ها

تهران - ستارخان، خیابان کوثر دوم، پلاک ۱۰، واحد ۳

آیا این مطلب برای شما مفید بود؟

امتیازشو ثبت کنید

میانگین / 5. تعداد رای

اولین نفر شما امتیاز دهید

دوره تخصصی یادگیری ماشین

در یک دوره آموزشی متخصص یادگیری ماشین شوید.

از یادگیری ماشین می توان در صنایع مختلف با اهداف مختلف استفاده کرد. ماشین لرنینگ باعث افزایش بهره وری در صنایع می شود، به بازاریابی محصول کمک کرده و پیش بینی دقیق فروش را ساده تر می کند. پیش بینی های دقیق پزشکی و تشخیص ها را تسهیل می کند. دقت در قوانین و مدل های مالی را بهبود می بخشد. به سیستم های توصیه گر، الگوریتم های فرا ابتکاری و حرکت ربات ها کمک خواهد کرد. در بحث فروش میتواند محصولات مناسب تری را به مشتری پیشنهاد دهد( با کمک به تقسیم بندی بهتر و پیش بینی دقیق طول عمر محصولات ) و ...
استفاده از سیستم های ماشین لرنینگ می تواند تا حد زیادی حجم کاری ما را کاهش دهد. به خصوص کارهایی که نیاز به آنالیز حجم عظیمی از داده و تصمیم گیری بر اساس این داده ها را دارد بسیار تسهیل می کند. سیستم های مبتنی بر ماشین لرنینگ ظرفیت انجام کار صد نفر را همزمان دارد و تنها به کمک ماشین ها می توان بدون صرف وقت و انرژی زیاد، کارهای سنگین را انجام داده و در عین حال پول و درآمد بیشتری کسب کرد. ماشین لرنینگ با خودکارسازی فرایندها و صرفه جویی در زمان، به ما کمک می کند تا بتوانیم زمان و انرژی خود را بر تصمیم گیری های پیچیده تری متمرکز کنیم.
ادامه...