۱۰ کتابخانه برتر پایتون برای یادگیری ماشین و علم داده در سال ۲۰۲۵

زبان پایتون به دلیل ساختار ساده و اکوسیستم غنی از کتابخانه‌ها، در سال‌های اخیر به گزینه اصلی متخصصان علم داده و یادگیری ماشین تبدیل شده است. در ادامه، ۱۰ کتابخانه کلیدی پایتون را که در سال ۲۰۲۵ نقش پررنگی در پروژه‌های یادگیری ماشین و علم داده دارند، معرفی می‌کنیم.

۱. NumPy

کتابخانه NumPy هسته محاسبات عددی پایتون است و عملیات روی آرایه‌های چند بعدی را به شکلی بهینه فراهم می‌کند. بسیاری از کتابخانه‌های علم داده و یادگیری ماشین روی NumPy بنا شده‌اند. NumPy برای انجام محاسبات برداری و عملیات جبر خطی مانند ضرب ماتریس یا حل دستگاه معادلات بسیار سریع است.

مزایا:

• سرعت بالا در محاسبات برداری
• پشتیبانی از داده‌های چند بعدی
• پایه‌ای برای بسیاری از کتابخانه‌های دیگر مانند Pandas و SciPy

معایب:

• بار حافظه قابل توجه برای آرایه‌های بزرگ
• مجموعه توابع محدود به محاسبات عددی

۲. Pandas

پانداس (Pandas) برای کار با داده‌های جدولی (DataFrame و Series) طراحی شده است و تسک‌های پاکسازی، دستکاری و تحلیل داده را آسان می‌کند. این کتابخانه امکانات فراوانی برای خواندن و نوشتن داده‌ها از فرمت‌های مختلف (CSV، اکسل، SQL و...) فراهم می‌کند.

مزایا:

• ساختارهای داده پیشرفته برای نگهداری جدول‌های داده
• ادغام و گروه‌بندی سریع داده‌ها
• روش‌های توکار فراوان برای پاکسازی و تحلیل داده

معایب:

• مقیاس‌پذیری محدود برای داده‌های بسیار بزرگ
• عملکرد کند در عملیات بسیار حجیم

۳. scikit-learn

اسکیکیت-لرن یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین در پایتون است. این کتابخانه مجموعه‌ای از الگوریتم‌های استاندارد مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم، جنگل تصادفی، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد را ارائه می‌دهد و به راحتی قابل استفاده برای پیش‌بینی و تحلیل داده است.

مزایا:

• رابط کاربری ساده و مستندسازی قوی
• شامل طیف وسیعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استاندارد
• یکپارچگی بالا با NumPy و Pandas

معایب:

• محدود به یادگیری ماشین سنتی
• برای یادگیری عمیق یا داده‌های بسیار بزرگ مناسب نیست

۴. TensorFlow

TensorFlow یک فریم‌ورک متن‌باز برای یادگیری ماشین عمیق است که توسط تیم Google Brain توسعه داده شده است. TensorFlow امکان تعریف، آموزش و استقرار مدل‌های شبکه‌های عصبی پیچیده را با بهره‌گیری از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (GPU/TPU) فراهم می‌کند.

مزایا:

• توانایی بالا در ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی پیچیده
• پشتیبانی رسمی از سوی گوگل و جامعه بزرگ
• قابلیت استقرار در محیط‌های تولیدی

معایب:

• پیچیدگی بیشتر نسبت به برخی کتابخانه‌های دیگر
• منحنی یادگیری نسبتاً شیب‌دار

۵. PyTorch

PyTorch یک کتابخانه متن‌باز برای یادگیری عمیق است که توسط Meta (فیس‌بوک) توسعه یافته است. تفاوت بارز PyTorch با برخی فریم‌ورک‌ها، استفاده از گراف‌های محاسباتی پویا (Dynamic Computation Graphs) است که خطایابی و آزمایش مدل‌ها را ساده‌تر می‌کند.

مزایا:

• انعطاف‌پذیری بالا به خاطر گراف‌های پویا
• محبوب در تحقیقات و جامعه دانشگاهی
• سازگاری قوی با پایتون و سایر کتابخانه‌ها

معایب:

• سابقه تولید در سطح صنعتی کمی ضعیف‌تر
• کد ممکن است در ابتدا برای مبتدیان پیچیده به نظر برسد

۶. XGBoost

XGBoost یک کتابخانه بسیار محبوب برای الگوریتم‌های تقویتی مبتنی بر درخت تصمیم (Gradient Boosting) است. این ابزار که در مسابقات علم داده مانند Kaggle نتایج چشمگیری داشته، برای مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون روی داده‌های ساختاری (جدولی) عالی است.

مزایا:

• دقت بالا در مسائل جدول‌محور
• سرعت آموزش سریع با پیاده‌سازی توزیع‌شده
• مدیریت خودکار مقادیر گمشده

معایب:

• تنظیم پارامترها (Hyperparameter) نسبتاً پیچیده
• حجم مدل ممکن است بزرگ شود

۷. LightGBM

LightGBM یک چارچوب دیگر برای یادگیری تقویتی مبتنی بر درخت است که توسط مایکروسافت توسعه یافته و برای کار با مجموعه داده‌های بزرگ بهینه شده است. LightGBM با استفاده از تکنیک‌هایی مانند histogram-based، سرعت آموزش را بالا برده و حافظه مصرفی را کاهش می‌دهد.

مزایا:

• سرعت آموزش بسیار بالا و مصرف کم حافظه
• مناسب برای داده‌های بزرگ و با ابعاد بالا
• قابلیت شتاب‌دهی با GPU

معایب:

• در مواجهه با مجموعه داده‌های کوچک بهینه‌سازی کامل را ندارد
• تنظیم دقیق پارامترها نیاز به آزمون و خطا دارد

۸. Hugging Face Transformers

کتابخانه Transformers از Hugging Face یک رابط قدرتمند برای استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) است. این مجموعه شامل مدل‌های برجسته‌ای مانند BERT، GPT-2 و بسیاری دیگر است که به سادگی می‌توان آنها را بارگذاری و برای وظایفی مثل طبقه‌بندی متن، ترجمه یا تولید متن استفاده کرد.

مزایا:

• در دسترس بودن مدل‌های SOTA (مدرن‌ترین)
• راه‌اندازی سریع مدل‌های پیچیده با چند خط کد
• امکان آموزش مجدد روی داده‌های خود

معایب:

• مدل‌های بزرگ نیازمند حافظه محاسباتی فراوان (به ویژه GPU) هستند
• زمان و هزینه استنتاج روی مدل‌های حجیم زیاد است

۹. Plotly

Plotly یک کتابخانه متن‌باز برای مصورسازی تعاملی داده‌ها است. با Plotly می‌توان نمودارهای پیچیده (۲ بعدی و ۳ بعدی)، داشبوردهای وب و گراف‌های زنده ایجاد کرد.

مزایا:

• خروجی‌های تعاملی و جذاب
• امکان ساخت داشبوردهای تحت وب
• پشتیبانی از طیف وسیعی از نمودارها

معایب:

• بار پردازشی و حافظه‌ای بالاتر نسبت به کتابخانه‌های ساده
• برای داده‌های بسیار بزرگ ممکن است سنگین باشد

۱۰. PySpark

PySpark رابط پایتون برای چارچوب Apache Spark است که امکان پردازش توزیع‌شده و موازی روی مجموعه داده‌های بسیار بزرگ را فراهم می‌کند. با استفاده از PySpark می‌توان عملیات گسترده علم داده و یادگیری ماشین را روی کلاسترهای چندگانه انجام داد.

مزایا:

• توانایی پردازش داده‌های بسیار بزرگ
• پشتیبانی از SQL و DataFrame در مقیاس بزرگ
• یکپارچگی با اکوسیستم Spark

معایب:

• نیازمند تنظیمات پیچیده
• اجرای کد پایتون در Spark کمی کندتر از کد بومی (Scala/Java) است

منابع:

• Top Python Libraries Every Data Scientist Should Know in 2025
• Must-Know Python Libraries for Machine Learning in 2025
• Top 26 Python Libraries for Data Science in 2025