10 meilleures bibliothèques Python pour la science des données

Python est devenu le langage de programmation le plus utilisé aujourd'hui, et c'est le premier choix pour s'attaquer aux tâches de science des données. Python est utilisé quotidiennement par les scientifiques des données, et c'est un excellent choix pour les amateurs et les experts grâce à sa nature facile à apprendre. Certaines des autres fonctionnalités qui rendent Python si populaire pour la science des données sont qu'il s'agit d'un langage open source, orienté objet et performant. 

Mais le principal argument de vente de Python pour la science des données est sa grande variété de bibliothèques qui peuvent aider les programmeurs à résoudre une gamme de problèmes. 

Jetons un coup d'œil aux 10 meilleures bibliothèques Python pour la science des données : 

1. TensorFlow

En tête de notre liste des 10 meilleures bibliothèques Python pour la science des données se trouve TensorFlow, développé par l'équipe Google Brain. TensorFlow est un excellent choix pour les débutants et les professionnels, et il offre une large gamme d'outils flexibles, de bibliothèques et de ressources communautaires. 

La bibliothèque est destinée aux calculs numériques hautes performances, elle compte environ 35,000 1,500 commentaires et une communauté de plus de XNUMX XNUMX contributeurs. Ses applications sont utilisées dans tous les domaines scientifiques et son cadre jette les bases de la définition et de l'exécution de calculs impliquant des tenseurs, qui sont des objets de calcul partiellement définis qui produisent finalement une valeur. 

TensorFlow est particulièrement utile pour des tâches telles que la reconnaissance vocale et d'images, les applications textuelles, l'analyse de séries chronologiques et la détection vidéo. 

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de TensorFlow pour la science des données : 

• Réduit les erreurs de 50 à 60 % dans l'apprentissage automatique neuronal
• Excellente gestion de la bibliothèque
• Architecture et cadre flexibles
• Fonctionne sur une variété de plates-formes de calcul

2. SciPy

Une autre bibliothèque Python de premier plan pour la science des données est SciPy, qui est une bibliothèque Python gratuite et open source utilisée pour les calculs de haut niveau. Comme TensorFlow, SciPy a une communauté importante et active comptant des centaines de contributeurs. SciPy est particulièrement utile pour les calculs scientifiques et techniques, et il fournit diverses routines conviviales et efficaces pour les calculs scientifiques. 

SciPy est basé sur Numpy et inclut toutes les fonctions tout en les transformant en outils scientifiques conviviaux. SciPy est excellent pour effectuer des calculs scientifiques et techniques sur de grands ensembles de données, et il est souvent appliqué pour les opérations d'images multidimensionnelles, les algorithmes d'optimisation et l'algèbre linéaire. 

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de SciPy pour la science des données : 

• Commandes de haut niveau pour la manipulation et la visualisation des données
• Fonctions intégrées pour résoudre des équations différentielles
• Traitement d'images multidimensionnel
• Calcul d'un grand ensemble de données

3. Pandas

Une autre des bibliothèques Python les plus utilisées pour la science des données est Pandas, qui fournit des outils de manipulation et d'analyse de données pouvant être utilisés pour analyser des données. La bibliothèque contient ses propres structures de données puissantes pour la manipulation de tables numériques et l'analyse de séries chronologiques. 

Deux des principales fonctionnalités de la bibliothèque Pandas sont ses séries et ses DataFrames, qui sont des moyens rapides et efficaces de gérer et d'explorer les données. Ceux-ci représentent efficacement les données et les manipulent de différentes manières. 

Certaines des principales applications de Pandas incluent la gestion générale des données et le nettoyage des données, les statistiques, la finance, la génération de plages de dates, la régression linéaire et bien plus encore. 

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de Pandas pour la science des données : 

• Créez votre propre fonction et exécutez-la sur une série de données
• Abstraction de haut niveau
• Structures de haut niveau et outils de manipulation
• Fusionner/joindre des ensembles de données 

4. NumPy

Numpy est une bibliothèque Python qui peut être utilisée de manière transparente pour le traitement de grands tableaux multidimensionnels et de matrices. Il utilise un large éventail de fonctions mathématiques de haut niveau qui le rendent particulièrement utile pour des calculs scientifiques fondamentaux efficaces. 

NumPy est un package de traitement de tableau à usage général fournissant des tableaux et des outils hautes performances, et il résout la lenteur en fournissant les tableaux multidimensionnels, les fonctions et les opérateurs qui fonctionnent efficacement sur eux. 

La bibliothèque Python est souvent appliquée pour l'analyse de données, la création de puissants tableaux à N dimensions et constitue la base d'autres bibliothèques telles que SciPy et scikit-learn. 

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de NumPy pour la science des données : 

• Fonctions rapides et précompilées pour les routines numériques
• Prend en charge l'approche orientée objet
• Orienté tableau pour un calcul plus efficace
• Nettoyage et manipulation des données

5. Matplotlib

Matplotlib est une bibliothèque de traçage pour Python qui compte une communauté de plus de 700 contributeurs. Il produit des graphiques et des tracés qui peuvent être utilisés pour la visualisation des données, ainsi qu'une API orientée objet pour intégrer les tracés dans les applications. 

L'un des choix les plus populaires pour la science des données, Matplotlib a une variété d'applications. Il peut être utilisé pour l'analyse de corrélation des variables, pour visualiser les intervalles de confiance des modèles et la distribution des données afin d'obtenir des informations, et pour la détection des valeurs aberrantes à l'aide d'un nuage de points. 

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de Matplotlib pour la science des données : 

• Peut être un remplacement de MATLAB
• Gratuit et open source
• Prend en charge des dizaines de backends et de types de sortie
• Faible consommation de mémoire

6. Scikit-apprendre

Scikit-learn est une autre excellente bibliothèque Python pour la science des données. La bibliothèque d'apprentissage automatique fournit une variété d'algorithmes d'apprentissage automatique utiles et est conçue pour être interpolée dans SciPy et NumPy. 

Scikit-learn inclut l'amélioration du gradient, DBSCAN, les forêts aléatoires dans la classification, la régression, les méthodes de clustering et les machines vectorielles de support. 

La bibliothèque Python est souvent utilisée pour des applications telles que le clustering, la classification, la sélection de modèles, la régression et la réduction de dimensionnalité. 

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de Scikit-learn pour la science des données : 

• Classification et modélisation des données
• Pré-traitement des données
• Sélection du modèle
• Algorithmes d'apprentissage automatique de bout en bout 

7. Keras

Keras est une bibliothèque Python très populaire souvent utilisée pour les modules d'apprentissage en profondeur et de réseau de neurones, similaire à TensorFlow. La bibliothèque prend en charge les backends TensorFlow et Theano, ce qui en fait un excellent choix pour ceux qui ne veulent pas trop s'impliquer dans TensorFlow. 

La bibliothèque open source vous fournit tous les outils nécessaires pour construire des modèles, analyser des ensembles de données et visualiser des graphiques, et elle comprend des ensembles de données pré-étiquetés qui peuvent être directement importés et chargés. La bibliothèque Keras est modulaire, extensible et flexible, ce qui en fait une option conviviale pour les débutants. En plus de cela, il offre également l'une des gammes les plus larges pour les types de données. 

Keras est souvent recherché pour les modèles d'apprentissage en profondeur qui sont disponibles avec des poids pré-entraînés, et ceux-ci peuvent être utilisés pour faire des prédictions ou pour extraire ses fonctionnalités sans créer ni entraîner votre propre modèle.

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de Keras pour la science des données : 

• Développer des couches neuronales
• Mutualisation des données
• Fonctions d'activation et de coût
• Modèles d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique

8. Scrapy

Scrapy est l'une des bibliothèques Python les plus connues pour la science des données. Les frameworks Python d'exploration Web rapides et open source sont souvent utilisés pour extraire des données de la page Web à l'aide de sélecteurs basés sur XPath. 

La bibliothèque dispose d'un large éventail d'applications, notamment pour créer des programmes d'exploration qui récupèrent des données structurées sur le Web. Il est également utilisé pour collecter des données à partir d'API et permet aux utilisateurs d'écrire des codes universels qui peuvent être réutilisés pour créer et mettre à l'échelle de grands crawlers. 

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de Scrapy pour la science des données : 

• Léger et open source
• Bibliothèque de grattage Web robuste
• Extrait les pages en ligne des formulaires de données avec les sélecteurs XPath 
• Prise en charge intégrée

9. PyTorch

Vers la fin de notre liste se trouve PyTorch, qui est encore une autre bibliothèque Python de premier plan pour la science des données. Le progiciel de calcul scientifique basé sur Python s'appuie sur la puissance des unités de traitement graphique et est souvent choisi comme plate-forme de recherche d'apprentissage en profondeur avec une flexibilité et une vitesse maximales. 

Créé par l'équipe de recherche sur l'IA de Facebook en 2016, les meilleures fonctionnalités de PyTorch incluent sa grande vitesse d'exécution, qu'il peut atteindre même lors de la manipulation de graphiques lourds. Il est très flexible, capable de fonctionner sur des processeurs simplifiés ou des CPU et des GPU. 

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de PyTorch pour la science des données : 

• Contrôle des ensembles de données
• Très flexible et rapide
• Développement de modèles d'apprentissage profond
• Répartition statistique et opérations

10. Belle soupe

La clôture de notre liste des 10 meilleures bibliothèques Python pour la science des données est BeautifulSoup, qui est le plus souvent utilisée pour l'exploration Web et le grattage de données. Avec BeautifulSoup, les utilisateurs peuvent collecter des données disponibles sur un site Web sans CSV ou API appropriés. Dans le même temps, la bibliothèque Python aide à récupérer les données et à les organiser dans le format requis. 

BeautifulSoup a également une communauté établie pour le support et une documentation complète qui permet un apprentissage facile. 

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de BeautifulSoup pour la science des données : 

• Soutien communautaire
• Exploration Web et récupération de données
• Facile à utiliser
• Collecter des données sans CSV ou API appropriés