کتابخانه‌ های ژوپیتر نوت بوک؛ معرفی ۱۲ ابزار کاربردی و ضروری

کتابخانه‌ها و افزونه‌ها هر دو نقش مهمی را در محیط ژوپیتر نوت بوک ایفا می‌نمایند. هر کاربر بنا به نیاز خود می‌تواند یک یا چند کتابخانه‌ و پلاگین را به محیط کار خود بیافزاید. در این مقاله به معرفی مهم‌ترین کتابخانه‌ های ژوپیتر نوت بوک خواهیم پرداخت.

این کتابخانه‌ها بسیار متنوع هستند و طیف گسترده‌ای از کاربردها را در زمینه‌های مختلف، از علم داده و یادگیری ماشین تا محاسبات علمی و اسکراپینگ وب ارائه می‌دهند. پس برای آشنایی با کاربرد کتابخانه‌ های ژوپیتر نوت بوک با ابر فردوسی همراه باشید.

فهرست مطالب

• تفاوت بین کتابخانه‌ و پلاگین های ژوپیتر نوت بوک چیست؟
• محبوب ترین کتابخانه‌ های ژوپیتر نوت بوک چیست؟
• نحوه نصب کتابخانه های ژوپیتر نوت بوک چگونه است؟
• استفاده از سرویس ژوپیتر لب ابر فردوسی

تفاوت بین کتابخانه‌ و پلاگین های ژوپیتر نوت بوک چیست؟

پیش از این در مقاله ژوپیتر نوت بوک چیست به طور کامل ویژگی‌های محیط ماژولار آن را شرح داده‌ایم. اینک اما به معرفی کتابخانه‌ های ژوپیتر نوت بوک و افزونه‌های آن خواهیم پرداخت. این دو نقش مهمی را در پیشبرد اهداف کاربران در محیط Jupyter Notebook ایفا می‌کنند. در این بخش به شرح تفاوت میان کتابخانه‌ها و پلاگین های ژوپیتر نوت بوک می‌پردازیم.

• از کتابخانه‌ها برای کارهای مربوط به کدنویسی استفاده می‌شود. کتابخانه‌ های ژوپیتر نوت بوک دارای ابزارها و قابلیت‌های لازم برای انجام عملیات در سلول‌های نوت بوک از قبیل علم داده و تجزیه و تحلیل هستند.

• افزونه‌ یا پلاگین‌ها اما برای بهبود رابط کاربری و تجربه کاربر هستند. ارائه ویژگی‌ها و ادغام‌های اضافی که نحوه تعامل و مدیریت نوت‌بوک‌هایتان را بهبود می‌بخشد نیز در حیطه وظایف پلاگین‌هاست.

محبوب ترین کتابخانه‌ های ژوپیتر نوت بوک چیست؟

از کتابخانه‌ های ژوپیتر نوت بوک و افزونه‌ها برای به حداکثر رساندن قابلیت‌های Jupyter Notebook استفاده می‌شود. کاربران به خوبی از این دو برای رفع نیازهای خاص خود بهره‌ می‌برند. بنابراین معرفی مهم‌ترین کتابخانه‌ های ژوپیتر نوت بوک کار آسانی نیست، زیرا نیازهای کاربران متفاوتند. پیش از این در مقاله‌ افزونه های ژوپیتر نوت بوک با مهم‌ترین پلاگین‌ها آشنا شدیم. اینک زمان آشنایی با کتابخانه‌هاست.

1. NumPy:

• برای انجام محاسبات عددی مناسب است.
• از آرایه ها، ماتریس ها و توابع ریاضی سطح بالا پشتیبانی می‌کند.
• امکان دستکاری داده‌ها، جبر خطی و سایر کارهای عددی را فراهم می‌کند.
• از توابع ریاضی برای تبدیل فوریه و تولید اعداد تصادفی پشتیبانی می‌کند.
• مدیریت کارآمد آرایه ها و ماتریس‌های چند بعدی بزرگ را فراهم می‌کند.

2. Pandas:

• برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده‌ها مناسب است.
• در ویرایش و پیش پردازش داده‌ها برای استفاده در یادگیری ماشین قدرتمند است.
• برای رسیدگی به داده‌های از دست رفته و انجام امورات مربوط به data wrangling مناسب است.
• در ادغام و ترکیب مجموعه داده‌ها از منابع مختلف کاربرد دارد.
• برای اجرای گروهی بر اساس عملیات و تجمیع مناسب است.

3. Matplotlib:

• یک ابزار مناسب برای تجسم‌سازی داده‌ها است.
• در ایجاد نمودارهای ایستا مانند نمودارهای خطی، نمودار میله‌ای و هیستوگرام تبحر دارد.
• برای سفارشی سازی نقاط با عناوین، برچسب‌ها و افسانه‌ها مناسب است.
• در تجسم نحوه توزیع‌ها و روندها در داده‌ها قدرتمند است.
• در ایجاد تجسم‌های ثابت، متحرک و تعاملی کاربرد دارد.

4. Seaborn:

• کاربرد وسیعی در تجسم داده‌های آماری دارد.
• یک رابط سطح بالا را برای ترسیم گرافیک‌های آماری جذاب و آموزنده ارائه می‌دهد.
• داده‌های طبقه بندی شده را با نمودارهای نوار، نمودارهای شمارش و نمودارهای جعبه تجسم‌سازی می‌کند.
• روابط بین چندین متغیر را با استفاده از نمودارهای پراکنده، نمودارهای خطی و نمودارهای زوجی نمایش می‌دهد.
• طرح‌های Matplotlib را با تم‌ها و پالت‌های رنگی تقویت می‌کند و با هم تعامل دارند.
• در تجسم مجموعه داده‌‎های پیچیده و روابط آماری کاربرد دارد.

5. SciPy:

• در محاسبات علمی و فنی کاربرد دارد.
• برای اجرای الگوریتم‌های بهینه سازی و ریشه یابی مناسب است.
• برای انجام وظایف پردازش سیگنال حرفه‌ای است.
• در اجرای توابع آماری و توزیع احتمال قدرت دارد.
• دارای تبحر زیادی در حل مسائل جبر خطی و معادلات دیفرانسیل است.
• متناسب با NumPy ساخته شده است.
• قابلیت های اضافی را برای بهینه‎‌سازی، ادغام، درون یابی، eigenvalue problems و موارد دیگر فراهم می‌کند.

6. Scikit-learn:

• کاربرد زیادی در پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین دارد.
• برای ساخت و ارزیابی مدل‌های طبقه بندی و رگرسیون مناسب است.
• در پیاده‌سازی الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند K-Means و DBSCAN مهارت دارد.
• بای انجام انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد با PCA مناسب است.
• مدل‌ها را با استفاده از تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل، می‌سنجد.
• ابزارهای ساده و کارآمدی برای داده کاوی و تجزیه و تحلیل داده‌ها دارد.

7. TensorFlow و Keras:

• در ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق مهارت دارد.
• در طراحی و آموزش شبکه‌های عصبی برای تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی کاربرد دارد.
• مدل های یادگیری عمیق را برای کارهایی مانند تجزیه و تحلیل احساسات و تشخیص اشیا پیاده سازی می‌کند.
• از مدل های از پیش آموزش دیده برای انتقال یادگیری و تنظیم دقیق در مجموعه داده‌های جدید استفاده می‌کند.

8. PyTorch:

• در تحقیق و تولید مدل‌های یادگیری عمیق تبحر دارد.
• در ساخت نمودارهای محاسباتی پویا برای معماری شبکه‌های عصبی پیچیده کاربرد دارد.
• در مدل‌های آموزشی برای کارهایی مانند بینایی کامپیوتر، تشخیص گفتار و یادگیری تقویتی استفاده می‌شود.
• از شتاب GPU برای آموزش سریعتر مدل و استنتاج استفاده می‌کند.
• تانسورها و شبکه های عصبی پویا را در پایتون با شتاب قوی GPU ارائه می دهد.

9. Plotly:

• در تجسم داده‌های مبتنی بر وب تعاملی کاربرد دارد.
• در ایجاد نمودارها و داشبوردهای تعاملی، برای کاوش و ارائه داده‌ها موثر است.
• برای تعبیه تصاویر در برنامه های کاربردی وب و نوت‌بوک‌های Jupyter قدرت دارد.
• در ساخت نقشه‌های تعاملی و تجسم‌های سه بعدی مهارت دارد.

10. NLTK و SpaCy:

• در پردازش و تحلیل متن و ساخت برنامه های پردازش زبان طبیعی (NLP) تبحر دارد.
• برای نشانه گذاری، ریشه یابی و واژه سازی داده های متنی استفاده می‌شود.
• متن و مدل‌های تحلیل احساسات را طبقه‌بندی می‌کند.
• موجودیت‌های نامگذاری شده و انجام تجزیه نحوی را استخراج می‌کند.
• چت بات ها و سیستم های بازیابی اطلاعات را پیاده سازی می‌کند.

11. BeautifulSoup:

• از آن برای Web scraping (خراش دادن) داده‌ها از وب سایت‌ها استفاده می‌شود.
• داده‌ها را برای تحقیق و تحلیل از منابع مختلف وب جمع آوری می‌کند.
• داده‌ها از اسناد HTML و XML استخراج می‌کند.
• در خراش دادن اطلاعات محصول از وب سایت‌های تجارت الکترونیک کاربرد دارد.

12. SQLAlchemy:

• با پایگاه داده تعامل دارد.
• به پایگاه داده‌های رابطه‌ای مانند SQLite، MySQL و PostgreSQL متصل می‌شود.
• انتقال پایگاه داده و تغییرات طرحواره را انجام می‌دهد.
• تراکنش ها و مدیریت عملیات پیچیده پایگاه داده را مدیریت می‌کند.
• به طور کلی برای اتصال و پرس‌وجو در relational databases مناسب است.

نحوه نصب کتابخانه‌ های ژوپیتر نوت بوک چگونه است؟

نصب کتابخانه‌ های ژوپیتر نوت بوک معمولاً با استفاده از دو روش مدیریت بسته‌ pip یا conda صورت می‌گیرد. در ادامه راهنمای گام به گام نصب کتابخانه‌ های ژوپیتر نوت بوک آمده است.

• اگر Jupyter Notebook را نصب نکرده اید، می توانید آن را از طریق pip یا conda نصب کنید.

با استفاده از پیپ:

pip install jupyter

با استفاده از conda:

conda install -c conda-forge notebook

• برای نصب کتابخانه‌ها با استفاده از pip، دستور زیر را در ترمینال یا مستقیماً در سلولهای Jupyter با ! اجرا کنید:

pip install numpy

برای نصب سایر کتابخانه‌ها، نام نامپی را با گزینه دلخواه خود عوض کنید. مثلا:

pip install pandas

نام مورد زیر کمی متفاوت است:

pip install torch torchvision torchaudio

علاوه بر این، مدل زبان برای spaCy دانلود کنید:

python -m spacy download en_core_web_sm

• برای نصب کتابخانه‌ها با استفاده از conda، می‌توانید دستورات زیر را در ترمینال خود اجرا کنید:

conda install numpy

مجدد برای نصب سایر کتابخانه‌ها، نام نامپی را با گزینه دلخواهتان عوض کنید. مثلا:

conda install pandas

نام موارد زیر کمی متفاوت است:

conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch

conda install -c plotly plotly

علاوه بر این، مدل زبان برای spaCy را نیز دانلود کنید:

python -m spacy download en_core_web_sm

• پس از نصب کتابخانه‌ها، نصبشان را با وارد کردن آنها در یک سلول نوت بوک تأیید کنید:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import scipy
import sklearn
import tensorflow as tf
import keras
import torch
import plotly
import nltk
import spacy
from bs4 import BeautifulSoup
import sqlalchemy

• اگر خطایی وجود نداشته باشد، کتابخانه‌ها با موفقیت نصب شده‌اند و آماده استفاده هستند.

استفاده از سرویس ژوپیتر لب ابر فردوسی

استفاده از ژوپیتر لب که نسل بعد ژوپیتر نوت بوک می‌باشد، در ابر فردوسی فراهم است. در ادامه به معرفی مزایای آن می‌پردازیم.

۱- عدم وجود محدودیت زمانی و مکانی

2- قیمت مقرون به‌صرفه و پرداخت با روش PAY AS YOU GO

3- امکان انتخاب میزان منابع پردازشی از قبیل CPU، RAM، هارد

4- امکان انتخاب نوع کارت‌های گرافیک قدرتمند در ابر فردوسی:

(RTX 2080i (11GB

RTX 3090 (24G)

(32GB) Tesla v100s 

(Tesla a100 (40GB 

5- امکان انتخاب کتابخانه‌ها و افزونه های ژوپیتر لب در ابر فردوسی:

Tensor flow

Pytorch

Pure python

جهت تست رایگان سرویس ژوپیتر لب و کتابخانه‌ های ژوپیتر نوت بوک در ابر فردوسی کلیک نمایید.