Python est beaucoup de choses.
Multiplateforme. Usage général. Haut niveau.
En tant que tel, le langage de programmation a de nombreuses applications et a été largement adopté par toutes sortes de communautés, de la science des données aux entreprises.
Ces communautés apprécient Python pour sa syntaxe précise et efficace, sa courbe d'apprentissage relativement plate et sa bonne intégration avec d'autres langages (par exemple, C/C++).
La popularité du langage a entraîné la production d'un large éventail de packages Python pour la visualisation de données, l'apprentissage automatique , le traitement du langage naturel, l'analyse de données complexes, etc.
Découvrez pourquoi Python est le choix idéal pour la science des données et découvrez 40 meilleures bibliothèques scientifiques proposées par Python.
Pourquoi devriez-vous utiliser les bibliothèques Python pour la science des données ?
Python est devenu le langage de référence en science des données et c'est l'une des premières choses que les recruteurs rechercheront probablement dans l'ensemble de compétences d'un scientifique des données.
Il se classe régulièrement en tête des enquêtes mondiales sur la science des données et sa popularité généralisée ne cesse d'augmenter. En fait, une enquête récente a révélé qu'environ 65,8 % des ingénieurs en machine learning et des data scientists utilisent régulièrement Python, bien plus souvent que SQL (44 %) et R (31 %).
Mais qu'est-ce qui fait que Python convient si bien à la science des données ?
L'une des principales raisons pour lesquelles Python est si largement utilisé dans les communautés scientifiques et de recherche est son accessibilité, sa facilité d'utilisation et sa syntaxe simple. Grâce à cela, les personnes qui n'ont aucune formation en ingénierie trouvent généralement qu'il est plus facile à adopter.
La popularité de Python découle également de sa simplicité, de sa flexibilité et de la large participation de la communauté. Il est très efficace et extrêmement utile pour l'analyse de données en raison de la multitude de bibliothèques que les programmeurs ont développées pour lui au fil des ans.
Les bibliothèques sont essentiellement des modules prêts à l'emploi qui peuvent être facilement insérés dans des projets de science des données sans avoir à écrire de nouveau code. Il existe actuellement environ 137 000 bibliothèques Python pour la science des données.
Ces outils facilitent grandement les tâches liées aux données et contiennent une pléthore de fonctions, d'extensions et de méthodes pour gérer et analyser les données. Chacune de ces bibliothèques a un objectif particulier :certaines sur la gestion des images et des données textuelles, et d'autres sur l'exploration de données, les réseaux de neurones et la visualisation de données.
La meilleure façon de vous assurer que vous avez tout ce dont vous avez besoin pour devenir un data scientist compétent est de vous familiariser avec les bibliothèques scientifiques Python que nous avons fournies dans cet article. Alors lisez la suite pour voir ce que nous avons préparé pour vous !
40 bibliothèques Python essentielles pour la science des données, l'apprentissage automatique, etc.
1. Astropie
Astropy est une collection de packages conçus pour être utilisés en astronomie.
Le package de base Astropy contient des fonctionnalités destinées aux astronomes et astrophysiciens professionnels, mais peut être utile à quiconque développe des logiciels pour l'astronomie.
2. Biopython
Biopython est une collection d'outils Python non commerciaux pour la biologie computationnelle et la bioinformatique.
Il contient des classes pour représenter des séquences biologiques et des annotations de séquence. La bibliothèque peut également lire et écrire dans une variété de formats de fichiers.
3. Bokeh
Bokeh est une bibliothèque de visualisation interactive Python qui cible les navigateurs Web modernes pour la présentation.
Il peut aider quiconque souhaite créer rapidement et facilement des graphiques interactifs, des tableaux de bord et des applications de données.
L'objectif de Bokeh est de fournir une construction élégante et concise de nouveaux graphiques dans le style de D3.js, mais également de fournir cette capacité avec une interactivité haute performance sur des ensembles de données très volumineux ou en continu.
4. cubes
Cubes est un framework Python léger et un ensemble d'outils pour le développement d'applications de reporting et d'analyse, le traitement analytique en ligne (OLAP), l'analyse multidimensionnelle et la navigation dans les données agrégées.
5. Dask
Dask est une bibliothèque de calcul parallèle flexible pour le calcul analytique, composée de deux composants :
- planification dynamique des tâches optimisée pour le calcul et les charges de travail de calcul interactives ;
- Des collections de Big Data telles que des tableaux parallèles, des cadres de données et des listes qui étendent les interfaces courantes telles que les itérateurs NumPy, Pandas ou Python à des environnements distribués ou à plus grande capacité de mémoire
6. DEAP
DEAP est un cadre de calcul évolutif pour le prototypage rapide et le test d'idées.
Il intègre les structures de données et les outils nécessaires pour mettre en œuvre les techniques de calcul évolutives les plus courantes, telles que les algorithmes génétiques, la programmation génétique, les stratégies d'évolution, l'optimisation des essaims de particules, l'évolution différentielle et l'estimation des algorithmes de distribution.
7. DFondre
DataMelt, ou DMelt, est un logiciel de calcul numérique, de statistiques, d'analyse de grands volumes de données (Big Data) et de visualisation scientifique.
Il peut être utilisé avec plusieurs langages de script, notamment Python/Jython, BeanShell, Groovy, Ruby et Java.
La bibliothèque a de nombreuses applications, telles que les sciences naturelles, l'ingénierie, la modélisation et l'analyse des marchés financiers.
8. outil graphique
Graph-tool est un module de manipulation et d'analyse statistique de graphiques.
9. matplotlib
Matplotlib est une bibliothèque de traçage Python 2D qui produit des figures de qualité publication dans une variété de formats papier et d'environnements multiplateformes interactifs.
Il vous permet de générer des tracés, des histogrammes, des spectres de puissance, des diagrammes à barres, des diagrammes d'erreurs, des diagrammes de dispersion, etc.
10.
Mlpy est une bibliothèque d'apprentissage automatique construite au-dessus de NumPy/SciPy, les bibliothèques scientifiques GNU.
Il fournit un large éventail de méthodes d'apprentissage automatique pour les problèmes supervisés et non supervisés, et vise à trouver un compromis raisonnable entre la modularité, la maintenabilité, la reproductibilité, l'utilisabilité et l'efficacité.
11. RéseauX
NetworkX est une bibliothèque d'étude de graphes qui vous aide à créer, manipuler et étudier la structure, la dynamique et les fonctions de réseaux complexes.
12. Nilearn
Nilearn est un module Python pour un apprentissage statistique rapide et facile sur les données de neuroimagerie.
Cette bibliothèque facilite l'utilisation de nombreuses techniques avancées d'apprentissage automatique, de reconnaissance de formes et de statistiques multivariées sur des données de neuroimagerie pour des applications telles que MVPA (Multi-Voxel Pattern Analysis), le décodage, la modélisation prédictive, la connectivité fonctionnelle , parcellations cérébrales ou connectomes.
13. numPy
NumPy est le package fondamental pour le calcul scientifique avec Python, ajoutant la prise en charge de grands tableaux et matrices multidimensionnels, ainsi qu'une grande bibliothèque de fonctions mathématiques de haut niveau pour opérer sur ces tableaux.
14. Panda
Pandas est une bibliothèque pour la manipulation et l'analyse de données, fournissant des structures de données et des opérations pour manipuler des tableaux numériques et des séries chronologiques.
15. Pipenv
Pipenv est un outil conçu pour apporter le meilleur de tous les mondes d'emballage au monde Python.
Il crée et gère automatiquement un virtualenv pour vos projets, ainsi que l'ajout ou la suppression de packages de votre Pipfile lorsque vous installez ou désinstallez des packages.
Pipenv est principalement destiné à fournir aux utilisateurs et aux développeurs d'applications une méthode simple pour configurer un environnement de travail.
16. PsychoPie
PsychoPy est un package pour la génération d'expériences pour les neurosciences et la psychologie expérimentale.
Il est conçu pour permettre la présentation de stimuli et la collecte de données pour un large éventail d'expériences en neurosciences, psychologie et psychophysique.
17. PySpark
PySpark est l'API Python pour Apache Spark.
Spark est un framework informatique distribué pour le traitement du Big Data. Il sert de moteur d'analyse unifié, conçu dans un souci de rapidité, de facilité d'utilisation et de généralité.
Spark propose des modules pour le streaming, l'apprentissage automatique et le traitement de graphes. Il est également entièrement open source.
18. python-weka-wrapper
Weka est une suite de logiciels d'apprentissage automatique écrits en Java, développés à l'Université de Waikato, en Nouvelle-Zélande.
Il contient une collection d'outils de visualisation et d'algorithmes pour l'analyse de données et la modélisation prédictive, ainsi que des interfaces utilisateur graphiques pour un accès facile à ces fonctions.
Le package python-weka-wrapper facilite l'exécution des algorithmes et des filtres Weka depuis Python.
19. PyTorch
PyTorch est un cadre d'apprentissage en profondeur pour une expérimentation rapide et flexible.
Ce package fournit deux fonctionnalités de haut niveau :le calcul du tenseur avec une forte accélération GPU et des réseaux de neurones profonds construits sur un système de différenciation automatique sur bande.
Il peut être utilisé soit en remplacement de numpy pour utiliser la puissance des GPU, soit en tant que plate-forme de recherche d'apprentissage en profondeur offrant une flexibilité et une vitesse maximales.
20. SQLAlchemy
SQLAlchemy est une boîte à outils SQL open source et un mappeur relationnel objet qui offre aux développeurs d'applications toute la puissance et la flexibilité de SQL.
Il fournit une suite complète de modèles de persistance bien connus au niveau de l'entreprise, conçus pour un accès efficace et performant aux bases de données, adaptés dans un langage de domaine simple et Pythonic.
L'objectif principal de la bibliothèque est de changer notre approche des bases de données et de SQL.
21. SageMath
SageMath est un système logiciel mathématique avec des fonctionnalités couvrant plusieurs aspects des mathématiques, y compris l'algèbre, la combinatoire, les mathématiques numériques, la théorie des nombres et le calcul.
Il utilise Python pour prendre en charge les constructions procédurales, fonctionnelles et orientées objet.
22. ScientifiquePython
ScientificPython est une collection de modules pour le calcul scientifique.
Il contient la prise en charge de la géométrie, des fonctions mathématiques, des statistiques, des unités physiques, des E/S, de la visualisation et de la parallélisation.
23. scikit-image
Scikit-image est une bibliothèque de traitement d'images.
Il comprend des algorithmes pour la segmentation, les transformations géométriques, la manipulation de l'espace colorimétrique, l'analyse, le filtrage, la morphologie, la détection de caractéristiques, etc.
24. scikit-learn
Scikit-learn est une bibliothèque d'apprentissage automatique.
Il comporte divers algorithmes de classification, de régression et de clustering, notamment des machines à vecteurs de support, des forêts aléatoires, l'amplification de gradient, des k-moyennes et DBSCAN.
La bibliothèque est conçue pour interagir avec les bibliothèques numériques et scientifiques Python NumPy et SciPy.
25. SciPy
SciPy est une bibliothèque utilisée par les scientifiques, les analystes et les ingénieurs faisant du calcul scientifique et du calcul technique.
Il contient des modules pour l'optimisation, l'algèbre linéaire, l'intégration, l'interpolation, les fonctions spéciales, la FFT, le traitement du signal et de l'image, les solveurs ODE et d'autres tâches courantes en science et en ingénierie.
26. SCOOP
SCOOP est un module Python permettant de distribuer des tâches parallèles simultanées sur divers environnements, des grilles hétérogènes de postes de travail aux supercalculateurs.
27. Sunpy
SunPy est un environnement d'analyse de données spécialisé dans la fourniture du logiciel nécessaire pour analyser les données solaires et héliosphériques en Python.
28. SymPy
SymPy est une bibliothèque pour le calcul symbolique, offrant des fonctionnalités allant de l'arithmétique symbolique de base au calcul, à l'algèbre, aux mathématiques discrètes et à la physique quantique.
Il fournit des fonctionnalités d'algèbre informatique sous forme d'application autonome, de bibliothèque pour d'autres applications ou en direct sur le Web.
29. TensorFlow
TensorFlow est une bibliothèque de logiciels open source pour l'apprentissage automatique dans une gamme de tâches, développée par Google pour répondre à leurs besoins de systèmes capables de construire et de former des réseaux de neurones pour détecter et déchiffrer des modèles et des corrélations, analogues à l'apprentissage et au raisonnement employés par les humains.
Il est actuellement utilisé à la fois pour la recherche et la production de produits Google, remplaçant souvent le rôle de son prédécesseur à source fermée, DistBelief.
30. Théano
Theano est une bibliothèque Python de calcul numérique, vous permettant de définir, d'optimiser et d'évaluer efficacement des expressions mathématiques impliquant des tableaux multidimensionnels.
31. TomoPy
TomoPy est une boîte à outils Python open source pour effectuer des tâches de traitement de données tomographiques et de reconstruction d'images.
Il offre un cadre collaboratif pour l'analyse des données de tomographie synchrotron, dans le but d'unifier les efforts de différentes installations et lignes de lumière effectuant des tâches similaires.
32. Veusz
Veusz est un progiciel de traçage et de création graphique scientifique conçu pour produire des tracés de qualité publication dans des formats vectoriels populaires, notamment PDF, PostScript et SVG.
33. Belle soupe
Beautiful Soup est un outil puissant qui peut vous faire économiser des heures de travail. La bibliothèque facilite la récupération d'informations à partir de pages Web. Il extrait les données des fichiers HTML et XML et fonctionne avec votre analyseur préféré pour fournir des moyens idiomatiques de navigation, de recherche et de modification de l'arborescence d'analyse.
34. Scrapy
Même si Scrapy a été conçu à l'origine pour le grattage et l'exploration Web, il peut être utilisé à des fins très diverses, de l'exploration de données à la surveillance et aux tests automatisés.
Parmi ses nombreuses fonctionnalités puissantes, citons la prise en charge intégrée de la sélection et de l'extraction de données à partir de sources HTML/XML à l'aide de sélecteurs CSS étendus et d'expressions XPath, ainsi qu'une console shell interactive permettant d'essayer les expressions CSS et XPath pour récupérer des données.
35. Complot
Plotly est une bibliothèque open source utilisée pour créer des visualisations Web interactives qui peuvent être affichées dans des blocs-notes Jupyter, enregistrées dans des fichiers HTML autonomes ou fournies dans le cadre d'applications Web construites en Python à l'aide de Dash. Il prend en charge plus de 4 types de graphiques uniques qui peuvent être utilisés pour présenter des données dans un large éventail de domaines, y compris les statistiques, la finance, la géographie et la science.
Pour le différencier de la bibliothèque JavaScrip, il est parfois appelé "plotly.py".
36. Né de la mer
Seaborn est une bibliothèque de visualisation de données très populaire utilisée pour créer des graphiques statistiques en Python. Il est basé sur matplotlib et vous permet de l'utiliser avec les nombreux environnements pris en charge par matplotlib. Contrairement à matplotlib, il possède une interface de haut niveau.
La bibliothèque permet de créer sans effort des visuels de données époustouflants et amplifiés et de mieux comprendre les données en découvrant des corrélations non évidentes entre les variables et les tendances. Seaborn s'intègre également étroitement aux structures de données de Pandas.
37. Kera
Kéras est une bibliothèque bien connue qui fournit de vastes ensembles de données pré-étiquetés. Il est principalement utilisé pour les modules d'apprentissage en profondeur et de réseau de neurones. Cette bibliothèque contient diverses couches et paramètres implémentés qui peuvent être utilisés pour la construction, la configuration, la formation et l'évaluation des réseaux de neurones.
Keras prend en charge les backends TensorFlow et Theano.
38. PyCaret
PyCaret est une bibliothèque scientifique open source qui vous aidera à réaliser facilement des expériences d'apprentissage automatique de bout en bout, telles que :l'imputation de valeurs manquantes, l'encodage de données catégorielles, l'ingénierie de caractéristiques, le réglage d'hyperparamètres ou la construction de modèles d'ensemble.
39. Mahota
Mahotas est une bibliothèque de vision par ordinateur conçue pour le traitement d'images. Il utilise des algorithmes implémentés en C++ et fonctionne au-dessus de NumPy pour une interface Python facile à utiliser, propre et rapide. Mahotas fournit diverses fonctions de traitement d'image telles que le seuillage, la convolution et les détections de contours Sobel.
40. Modèles de statistiques
Modèles statistiques fait partie de la pile scientifique Python orientée vers la science des données, l'analyse des données et les statistiques. Il est construit sur NumPy et SciPy et s'intègre à Pandas pour la gestion des données. Statsmodels aide les utilisateurs à explorer des données, à estimer des modèles statistiques et à effectuer des tests statistiques.
Réflexions finales sur les bibliothèques scientifiques Python les plus populaires
Merci d'avoir consulté notre liste des 40 bibliothèques scientifiques Python les plus populaires. Comme nous l'avons mentionné, il y a environ 137 000 autres options disponibles pour le moment, alors gardez à l'esprit que cette liste ne peut en aucun cas être exhaustive.
Avec tant de grandes bibliothèques Python à explorer, il y a sûrement des outils passionnants qui appartiennent à cette liste et qui n'ont pas été retenus, mais ceux que nous avons fournis ici devraient être plus que satisfaisants au début de votre parcours en science des données.
Nous espérons que cet article vous a facilité la recherche de la bonne bibliothèque Python pour la science des données. Cependant, vous pouvez toujours nous contacter si vous avez des questions, nous nous ferons un plaisir d'y répondre.
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