Python est le langage de programmation séduisant pour les Data Scientists depuis un certain temps. Lorsque vous recherchez des ressources, des cours, ou formations dans le domaine de la Data Science, vous trouverez que la connaissance de Python est indispensable.
Tout ceux qui travaillent dans le domaine de la Data Science connaissent certainement les bibliothèques Python. Le nombre de ces bibliothèques est énorme, c’est pourquoi il n’est pas toujours facile de les nommer et citer leurs fonctionnalités.
Dans cet article, nous allons voir le top 10 des bibliothèques Python utilisées dans la Data Science et citer leurs avantages et inconvénients.
Pandas est un package Python open-source qui fournit des structures de données et des outils d’analyse des données de haute performance et faciles à utiliser pour les données étiquetées dans le langage Python. Pandas signifie Python Data Analysis Library.
Pandas est conçu pour la manipulation rapide et facile des données: La lecture, l’agrégation et la visualisation.
Pandas prend en entrée les données d’un fichier CSV ou TSV ou encore d’une base de données SQL . Ensuite, Il crée un objet Python avec des lignes et des colonnes appelées cadre de données. A savoir que la base de données est très similaire à un tableau dans un logiciel statistique, comme Excel.
Ce qui précède fait de Pandas une bibliothèque de base dans l’apprentissage de Python pour la science des données.
C’est l’un des paquets les plus fondamentaux en Python. Numpy est un paquet de traitement de tableaux à usage général. Il fournit des objets de tableaux multidimensionnels de haute performance et des outils pour travailler avec ces tableaux. Numpy est un conteneur efficace de données multidimensionnelles génériques.
Numpy Python
L’objet principal de Numpy est le tableau homogène multidimensionnel. C’est une table d’éléments ou de nombres du même type de données, indexés par un ensemble d’entiers positifs. Dans Numpy, les dimensions sont appelées axes et le nombre d’axes est appelé rang.
Numpy est utilisé pour traiter les tableaux qui stockent des valeurs du même type de données. Il facilite les opérations mathématiques sur les tableaux et leur vectorisation. Cela améliore considérablement les performances et accélère le temps d’exécution.
La bibliothèque Scipy est l’un des paquets de base qui composent la pile Scipy. Il y a une différence entre Scipy Stack et la bibliothèque Scipy. Scipy s’appuie sur l’objet Numpy et fait partie de la pile qui comprend des outils comme Matplotlib, Pandas, et Sympy avec des outils supplémentaires.
La bibliothèque Scipy contient des modules pour “des routines” mathématiques efficaces comme l’algèbre linéaire, l’interpolation, l’optimisation, l’intégration et les statistiques. La fonctionnalité principale de la bibliothèque Scipy est construite sur Numpy et ses tableaux.
Scipy utilise des tableaux comme structure de données de base. Il dispose de divers modules pour effectuer des tâches communes de programmation scientifique comme l’algèbre linéaire, l’intégration, le calcul, les équations différentielles ordinaires, et le traitement du signal.Quand utiliser? Scipy utilise des tableaux comme structure de données de base. Il dispose de divers modules pour effectuer des tâches communes de programmation scientifique comme l’algèbre linéaire, l’intégration, le calcul, les équations différentielles ordinaires, et le traitement du signal.
c’est une autre bibliothèque de la pile Scipy. Matplotlib dessine des figures en 2D.
Matplotlib est la bibliothèque de traçage pour Python qui fournit une API orientée objet pour intégrer des tracés dans des applications. Il ressemble beaucoup à MATLAB.
Grace à Matplotlib, on peut tracer des Histogrammes, graphiques à barres, diagrammes de dispersion, graphique de zone à diagramme à tarte. Matplotlib peut représenter les données sous plusieurs visualisations:
lorsque vous lisez la documentation officielle sur Seaborn, il est définie comme la bibliothèque de visualisation de données basée sur Matplotlib qui fournit une interface de haut niveau pour dessiner des graphiques statistiques attrayants et informatifs. Pour le dire simplement, seaborn est une extension de Matplotlib avec des fonctionnalités avancées.
Matplotlib est utilisé pour le traçage de base; barres, tartes, lignes, diagrammes de dispersion et d’autres tandis que, Seaborn fournit une variété de modèles de visualisation moins complexe et avec moins de syntaxe.
Seaborn représente une seconde main des librairies de visualisation R comme corrplot et ggplot.
Scikit Learn est une robuste bibliothèque d’apprentissage automatique pour Python. Il dispose d’algorithmes de ML comme Svms, forêts aléatoires, k-moyens clustering, le clustering spectral, le décalage moyen, la validation croisée …etc. Scikit Learn faisant partie de la pile Scipy.
Scikit-learn fournit une gamme d’algorithmes d’apprentissage supervisés et non supervisés via une interface cohérente en Python.
Scikit Learn se concentre sur la modélisation des données et non pas la manipulation des données. Nous avons Numpy et Pandas pour la manipulation.
Tensorflow est une bibliothèque d’intelligence artificielle qui aide les développeurs à créer des réseaux neuronaux à grande échelle avec de nombreuses couches en utilisant des graphiques de flux de données. Tensorflow facilite également la création de modèles Deep Learning, pousse l’état de l’art en ML/AI et permet un déploiement facile des applications alimentées en ML.
Des géants comme Google, Coca-Cola, Airbnb, Twitter, Intel, Deepmind, utilisent Tensorflow!Ce qui prouve son utilité et sa robustesse.
Tensorflow est très efficace lorsqu’il s’agit de la classification, la perception, la compréhension, la découverte, la prévision et le création de données.
Keras est l’API de haut niveau de Tensorflow pour le développement et la formation du code Deep Neural Network. Il s’agit d’une bibliothèque réseau neuronal open-source en Python. Avec Keras, la modélisation statistique, le travail avec les images et le texte est beaucoup plus facile surtout avec le codage simplifié pour l’apprentissage en profondeur.
Keras est une bibliothèque réseau neuronal Python tandis que Tensorflow est une bibliothèque open-source pour diverses tâches d’apprentissage machine. Tensorflow fournit à la fois des API de haut niveau et des API de bas niveau tandis que les KERA ne fournissent que des API de haut niveau. Keras est construit pour Python ce qui le rend beaucoup plus convivial, modulaire et composable que Tensorflow.
Statsmodels est le package Python ultime qui fournit des calculs faciles pour les statistiques descriptives et l’estimation pour les modèles statistiques.
Plotly est une bibliothèque de graphes pour Python. Les utilisateurs peuvent importer, copier, coller ou diffuser des données qui doivent être analysées et visualisées. Plotly offre un Python bac à sable (Quelque chose où vous pouvez exécuter un Python qui est limité dans ce qu’il peut faire) Maintenant, j’ai eu du mal à comprendre ce que le sandboxing est, mais je sais pour un fait que Plotly rend facile!
Vous pouvez utiliser Plotly si vous voulez créer et afficher des chiffres, mettre à jour des chiffres, survolez le texte pour plus de détails. Plotly a également une fonction supplémentaire d’envoyer des données aux serveurs cloud. C’est intéressant!
La bibliothèque de graphiques Plotly dispose d’une large gamme de graphiques que vous pouvez tracer :
Plotly est la bibliothèque de parcelles par excellence. Pensez à la visualisation et plotly peut le faire!
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