آیا شما هم علاقه مند به آشنایی بیشتر با ابزارهای علم داده پایتون هستید؟ ما در این مطلب 6 مورد از اصلی ترین ابزارهای علم داده پایتون را به شما معرفی می کنیم

اگر قصد دارید تبدیل به یک شخص حرفه ای در تجزیه و تحلیل داده شوید بدون شک زبان برنامه نویسی پایتون می تواند یکی از بهترین زبان ها برای کار کردن شما باشد. ابزارهای علم داده پایتون به شما کمک می کنند تا به شکل بهتری تجزیه و تحلیل داده های مختلف را انجام دهید. یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون بسیار ساده و راحت است و این زبان پشتیبانی گسترده و بسیار عمیقی دارد و شاید برای شما جالب باشد که بدانید اکثر کتابخانه های علم داده و یادگیری ماشین دارای رابط کاربری به زبان پایتون هستند.

طی چند ماه گذشته چندین پروژه مختلف علم داده برای پایتون منتشر شده است و یا این که نسخه های قدیمی به روزرسانی شده و ویژگی های جدیدی به آنها اضافه شده است. برخی از این ابزارهای علم داده پایتون به شما کمک می کنند تا سریع تر کدهای مورد نیاز خود را بنویسید و نتیجه دلخواه را دریافت کنید. در ادامه قصد داریم برخی از مهم ترین ابزارهای علم داده پایتون را به شما معرفی کنیم. 

SciPy 1.7 از بهترین ابزارهای علم داده پایتون

کاربران زبان برنامه نویسی پایتون که به دنبال یک کتابخانه سریع و قدرتمند ریاضی هستند می توانند از کتابخانه NumPy استفاده کنند ولی باید بدانید که کتابخانه NumPy به خودی خود روی عملیات های خاصی تمرکز ندارد. ابزار SciPy که از بهترین ابزارهای علم داده پایتون است از NumPy استفاده می کند تا کتابخانه هایی برای عملیات های برنامه نویسی مبتنی بر ریاضی و علم داده برای شما فراهم کند که شامل عملیات های جبر خطی، آمار و احتمال و پردازش سیگنال می باشد.

SciPy چگونه به علم داده کمک می کند؟

SciPy از گذشته برای ارائه ابزارهای مناسب آمار و ریاضی یکی از بهترین گزینه ها بوده است اما برای مدت زمان طولانی دارای نسخه 1.0 مناسب برای انتشار نبود اگرچه باید بدانید که سازگاری بسیار خوبی با نسخه های مختلف داشت. به گفته توسعه دهنده اصلی این ابزار یعنی Ralf Gommers محرک اصلی برای منتشر کردن نسخه 1.0 این پروژه مدیریت بهتر آن بود. البته در این نسخه یک فرایند ادغام مداوم برای سیستم عامل های ویندوز و مک نیز صورت گرفت و همچنین پشتیبانی کاملی نسبت به باینری های از پیش ساخته شده ویندوز نیز در آن صورت گرفت. این ویژگی به این معناست که کاربران ویندوز می توانند از SciPy بدون نیاز به  hoop های اضافی استفاده کنند.

از زمان انتشار نسخه 1.0 SciPy در سال 2017 این پروژه هفت نسخه اصلی را ارائه داده است و پیشرفت ها و به روزرسانی های زیادی نیز روی آن صورت گرفته است که از جمله آنها می توان به موارد زیر اشاره کرد:

-  منسوخ شدن پشتیبانی از نسخه 2.7 پایتون و متعاقبا مدرن سازی کدهای پایه آن

-  به روزرسانی و بهبود مداوم ماژول های فرعی SciPy با عملکرد بهتر، مستندات بیشتر و بسیاری از الگوریتم های جدید که شامل یک ماژول با الگوریتم جدید برای سری فوریه با عملکرد بهتر و رابط کاربری مدرن می باشد.

-  پشتیبانی از توابع در LAPACK و یک پکیج Fortran برای حل کردن معادلات خطی رایج.

-  سازگاری بهتر با جایگزین ران تایم پایتون یعنی PyPy که شامل یک کامپایلر JIT برای اجرای سریع تر کدهای طولانی می باشد.

SciPy را چگونه دانلود کنیم؟

فایل های باینری SciPy که یکی از بهترین ابزارهای علم داده پایتون است را می توانید از لیست پکیج های پایتون دانلود کنید یا این که می توانید از دستور pip install scipy برای انجام این کار استفاده کنید. علاوه بر این کدهای این ابزار علم داده پایتون نیز در گیت هاب در دسترس است.

Numba یکی دیگر از ابزارهای علم داده پایتون

Numba یکی از ابزارهای علم داده پایتون است که به توابع و ماژول های پایتون اجازه می دهد تا با استفاده از فریم ورک کامپایلر LLVM به زبان اسمبلی کامپایل شوند. شما می توانید این کار را به صورت همزمان در مواقعی که برنامه های پایتون را اجرا می کنید انجام دهید یا این که می توانید پیش از شروع اجرای برنامه ها اقدام به انجام این کار کنید. از جهات مختلف می توان Numba را مانند Cython دانست ولی باید بدانید که کار کردن با Numba بسیار ساده تر است اگرچه کدهای اسمبل شده توسط Cython سریع تر برای کتابخانه های شخص ثالث توزیع می شوند.

Numba چگونه به علم داده کمک می کند؟

یکی از مهم ترین کاربردهای Numba که باعث شده است تا یکی از بهترین ابزارهای علم داده پایتون به شمار بیاید این است که به دانشمندان علم داده کمک می کند تا سرعت انجام عملیات های نوشته شده به زبان پایتون را افزایش دهند. شما می توانید پروژه ها را با زبان پایتون نمونه سازی کنید و سپس آنها را با استفاده از این ابزار آنها را annotate کنید تا به عنوان محصول نهایی به اندازه کافی سریع باشند.

Numba علاوه بر این می تواند برای افزایش سرعت برنامه ها در سخت افزارهایی که مخصوص یادگیری ماشین و علم داده طراحی شده اند نیز بسیار مفید و کاربردی باشد. نسخه های قبلی Numba از کامپایل کردن به کدهای CUDA-accelerated پشتیبانی می کردند ولی نسخه هایی که اخیرا منتشر شده اند برای بهینه سازی بهتر دارای یک الگوریتم کاهش کد GPU برای کامپایل کردن سریع تر هستند و همینطور از API های Nvidia CUDA و AMD ROCm نیز پشتیبانی می کنند.

Numba همچنین می تواند توابع کامپایل JIT را برای اجرای موازی در CPU بهینه سازی کند. البته کد شما برای این که به شکل بهتری این قابلیت را پیاده سازی کند باید دارای سینتکس اضافی باشد.

از کجا می توانیم Numba را دانلود کنیم؟

اگر شما هم در میان ابزارهای علم داده پایتون قصد نصب کردن Numba را دارید باید بدانید که این ابزار در لیست پکیج های پایتون موجود است و شما می توانید با اجرا کردن دستور  pip install numba در Cmd آن را نصب کنید. باینری های از پیش ساخته شده برای سیستم عامل های ویندوز MacOS و لینوکس در دسترس هستند. علاوه بر این باید بدانید که این ابزار در توزیع Anaconda Python نیز در دسترس است و شما می توانید با تایپ کردن دستور conda install numba اقدام به نصب آن کنید. نکته مهم دیگر این است که سورس کد این ابزار نیز به طور کامل در گیت هاب قرار دارد که می توانید آن را مشاهده کنید.

Cython 3.0( نسخه بتا) یکی از کاربردی ترین ابزارهای علم داده در پایتون

Cython یکی از ابزارهای علم داده در پایتون است که می تواند کدهای پایتون را به زبان برنامه نویسی سی منتقل کند که باعث می شود تا دستورات موجود در کدها با سرعت بیشتری اجرا شوند. این انتقال برای کدهایی که از نظر ریاضی بسیار سنگین هستند یا این که دارای حلقه های زیاد هستند می تواند بسیار مفید و کاربردی باشد که هر دو این مشکلات معمولا در برنامه نویسی به زبان پایتون و به خصوص در حوزه های یادگیری ماشین و علوم داده بسیار رایج هستند.

Cython چگونه به علوم داده کمک می کند؟

کدهای Cython در واقع همان کدهای پایتون هستند که مقداری سینتکس اضافی دارند. کدهای پایتون می توانند به زبان سی کامپایل شوند که این کار از طریق Cython صورت می گیرد اما شما زمانی می توانید انتظار بهترین عملکرد را داشته باشید( به طوری که می تواند سرعت کدهای شما را ده برابر کند) که از  type annotation های Cython استفاده کنید.

قبل از ورود نسخه سه Cython این ابزار از یک شمای شماره گذاری استفاده می کرد. زمانی که نسخه سه Cython وارد بازار شد این زبان پشتیبانی از پایتون 2.0 را کنار گذاشت. با این وجود باید توجه داشته باشید که نسخه 3 Cython هنوز در مرحله بتا قرار دارد و سازندگان این ابزار توصیه می کنند که کاربران از نسخه های قبلی آن استفاده کنند تا این ابزار پایدار شوند. یکی از ویژگی های بسیار مهم نسخه سه Cython این است که روی استفاده از پایتون خالص و بدون هیچ کتابخانه ای تمرکز و تاکید دارد که در آن بسیاری از توابع Cython( هر چند نه همه آنها) از سینتکسی استفاده می کنند که به صورت صددرصد با پایتون سازگار است.

یکی دیگر از ویژگی های Cython که باعث شده است تا یکی از بهترین ابزارهای علم داده باشد پشتیبانی از ادغام نوت بوک های IPython/Jupyter می باشد. کدهای کامپایل شده Cython را می توان با استفاده از annotation های درون خطی در نوت بوک های Jupyter اجرا کرد به شکلی گمان می کنید کدهای Cython کدهای پایتون دیگری هستند.

نکته دیگری که باید درباره این ابزار بدانید این است که شما می توانید ماژول های Cython را در Jupyter کامپایل کنید. ماژول هایی که به این شکل ساخته می شوند براساس براساس اطلاعات پروفایل که برای آنها تولید شده است کامپایل و بهینه سازی می شوند و همین عامل نیز باعث می شود تا سرعت آنها به میزان زیادی افزایش پیدا کند. توجه داشته باشید که این ویژگی تنها زمانی در Cython قابل دسترس است که شما از کامپایلر GCC استفاده کنید. پشتیبانی از MSVC در حال حاضر در این ابزار وجود ندارد.

از چه طریقی می توان Cython را دانلود کرد؟

Cython یکی از ابزارهای علم داده پایتون است که در لیست پکیج های زبان برنامه نویسی پایتون موجود می باشد و شما می توانید به سادگی هرچه تمام با اجرای کد pip install cython در CMD اقدام به دانلود و نصب آن کنید. نسخه باینری برای ویندوزهای 32-bit و 64-bit، نسخه عمومی لینوکس و همینطور MacOS نیز موجود است. سورس کدهای مربوط به این ابزار نیز در گیت هاب موجود می باشد. توجه داشته باشید که برای استفاده از Cython باید یک کامپایلر زبان برنامه نویسی C در پلتفرم شما وجود داشته باشد.

نسخه 2021.07.0 ابزار Dask از دیگر ابزارهای علم داده پایتون

قدرت پردازشی امروزه ارزان تر از همیشه است اما توسعه آن به شکلی بتوان بهترین نتیجه را دریافت کرد می تواند کمی چالش برانگیز باشد. برای انجام این کار شما باید وظایف را به بخش های کوچک تقسیم کنید که روی CPU های مختلف اجرا شوند.

Dask یکی از بهترین ابزارهای علم داده پایتون است که یک کار را دریافت کرده و آن را به شکل بهینه ای بین چند سیستم مختلف تقسیم می کند. از آنجایی سینتکسی که برای برای راه اندازی وظایف Dask استفاده می شود به صورت مجازی دقیقا مشابه سینتکسی است که برای انجام وظایف پایتون استفاده می شود استفاده از این ابزار نیازمند این است که شما کمی کدهای خود را تغییر دهید.

چرا Dask یکی از بهترین ابزارهای علم داده پایتون است؟

یکی از ویژگی های مهم Dask این است که نسخه اختصاصی از برخی از رابط های کاربری مربوط به کتابخانه ها و ابزارهای محبوب در حوزه یادگیری ماشین و علم داده در پایتون را به شما ارائه می دهد. شی DataFrame این ابزار دقیقا مشابه شیئی است که در کتابخانه Pandas در پایتون نیز استفاده می شود. به همین ترتیب شی Array در این ابزار دقیقا مشابه شیئی است که در کتابخانه NumPy نیز مورد استفاده قرار گرفته است. به همین علت Dask به شما اجازه می دهد تا به سرعت با تغییر دادن چند خط کد، کدهای موجود خود را به صورت موازی در بیاورید.

Dask همچنین می تواند برای موازی سازی وظایفی که به زبان برنامه نویسی پایتون خالص و بدون هیچ کتابخانه ای نوشته شده اند نیز کمک کند. این ابزار دارای انواع مختلفی از اشیا مانند Bag می باشد که برای بهینه سازی برخی از عملیات ها مانند map، فیلتر کردن و گروه بندی روی مجموعه های بزرگ می تواند بسیار مناسب باشد و کاربردهای زیادی برای اشیا استفاده شده در زبان برنامه نویسی پایتون داشته باشد. تمامی این ویژگی ها باعث می شوند تا این ابزار نیز جز بهترین ابزارهای علم داده پایتون قرار گیرد. 

از کجا می توانیم این ابزار را دانلود کنیم؟

Dask که امروزه به عنوان یکی از کاربردی ترین ابزارهای علم داده پایتون شناخته می شود در حال حاضر در لیست پکیج های زبان برنامه نویسی پایتون در دسترس است که می توانید اقدام به نصب آن کنید. برای نصب این ابزار کافی است که دستور pip install dask را در CMD وارد کنید. علاوه بر این شما می توانید از توزیع Anaconda زبان برنامه نویسی پایتون نیز برای نصب کردن این ابزار استفاده کنید که در این صورت می توانید از دستور conda install dask برای انجام این کار استفاده کنید. توجه داشته باشید که سورس کدهای مربوط به این ابزار به طور کامل در گیت هاب در دسترس است.

Vaex 4.30 یکی دیگر از ابزارهای علم داده پایتون

Vaex یکی از محبوب ترین ابزارهای علم داده پایتون است که به کاربران اجازه می دهد تا عملیات های lazy را روی داده های بزرگ پیاده سازی کنند که این کار با استفاده از dataframe های NumPy یا Pandas صورت می گیرد. توجه داشته باشید که کلمه بزرگ در این جا به معنی میلیون ها سطر مختلف در داده ها است. این ابزار به شما کمک می کند تا تمامی عملیات های مختلف را به شکل بهینه ای روی داده های خود پیاده سازی کنید که این کار بدون کپی کردن داده ها، با کمترین میزان استفاده از مموری و ابزارهای بصری داخلی صورت می گیرد.

چرا Vaex یکی از محبوب ترین ابزارهای علم داده پایتون است؟

کار کردن با مجموعه داده های بزرگ در زبان برنامه نویسی پایتون و به خصوص در علم داده گاهی اوقات می تواند به میزان زیادی حافظه مصرفی شما را درگیر کرده و توان پردازشی زیادی را نیز از سیستم شما بگیرد بدون این که واقعا به این میزان مموری و نیروی پردازشی نیاز داشته باشد. این مسئله به خصوص زمانی که تنها با یک زیر مجموعه از داده های خود کار می کنید بیشتر خود را نشان می دهد. به عنوان مثال فرض کنید که شما تنها با یک ستون از تمامی سطرهای داده های خود سروکار دارید و تنها به آن یک ستون نیاز دارید. یکی از مهم ترین ویژگی های ابزار Vaex که باعث شده است تا این ابزار جز محبوب ترین ابزارهای علم داده پایتون باشد این است که براساس تقاضا محاسبات را انجام می دهد و تنها زمانی از داده ها استفاده می کند که واقعا به آنها نیاز داشته باشد. همین عامل نیز باعث می شود تا شما به کمترین میزان منابع محاسباتی نیاز داشته باشید و کدهای خود را اجرا کنید. بنابراین اگر به دنبال بهترین ابزارهای علم داده پایتون هستید این ابزار یکی از بهترین گزینه ها برای شما است. 

از کجا می توانیم Vaex را دانلود و نصب کنیم؟

ابزار Vaex که جز محبوب ترین ابزارهای علم داده پایتون به شمار می آید در لیست پکیج های زبان برنامه نویسی پایتون موجود است که شما می توانید به سادگی و با وارد کردن دستور pip install vaex در CMD اقدام به نصب آن کنید. دقت داشته باشید که برای این که نتیجه بهتری را دریافت کنید به شما پیشنهاد می کنیم این ابزار را در محیط مجازی نصب کنید یا این که برای نصب کردن آن از توزیع Anaconda پایتون استفاده کنید.

Intel SDC آخرین مورد از ابزارهای علم داده پایتون

Intel SDC در واقع یک مجموعه ابزار تحلیلی با عملکرد فوق العاده می باشد که امروزه می توان آن را جز بهترین ابزارهای علم داده پایتون به شمار آورد. این ابزار در واقع یک پروژه آزمایشی برای تحلیل داده ها و یادگیری ماشین روی خوشه ها می باشد. این ابزار در واقع زیرمجموعه ای از کدهای پایتون را کامپایل می کند که به صورت کاملا خودکار در سطح خوشه ها موازی سازی می شود. این کار از طریق ابزار mpirun که در پروژه Open MPI قرار دارد صورت می گیرد. ویژگی های مختلف این ابزار باعث شده است تا جز بهترین ابزارهای علم داده پایتون قرار گیرد.

چرا Intel SDC یکی از مهم ترین ابزارهای علم داده پایتون است؟

HPAT از Numba استفاده می کند ولی برخلاف این پروژه و همینطور پروژه Cython زبان برنامه نویسی پایتون را به همان شکلی که هست کامپایل نمی کند. به جای این کار این ابزار یک زیرمجموعه از زبان برنامه نویسی پایتون را دریافت کرده( که عمدتا شامل آرایه های NumPy و dataframe های کتابخانه Pandas می باشد) و آنها را برای اجرا کردن روی گره های مختلف بهینه سازی می کند.

دقیقا مانند Numba، HPAT نیز دارای یک @jit decorator می باشد که می تواند عملیات های خاصی را روی همتایان خود بهینه سازی کند. این ابزار همچنین دارای یک ماژول I/O محلی می باشد که از آن برای خواندن از فایل های HDF5 و نوشتن روی این فایل ها استفاده می کند. به همین علت است که امروزه آن را به عنوان یکی از بهترین ابزارهای علم داده پایتون می شناسند.

چگونه این ابزار را دانلود کنیم؟

نکته مهم درباره این ابزار این است که تنها فرمت کدهای آن در گیت هاب در دسترس می باشد و باینری ها برای استفاده ارائه نشده اند. بنابراین در زمان نصب و استفاده از این ابزار حتما به این نکته مهم توجه داشته باشید.