Top 10 bibliothèques Python pour la science des données révélées

Python a monté en flèche en popularité, devenant le langage de programmation incontournable pour les amateurs de science des données et les professionnels. Sa facilité d'apprentissage en fait un choix idéal pour les débutants, tandis que ses capacités robustes s'adressent aux experts. Les scientifiques des données s'appuient quotidiennement sur Python, dessinés non seulement par sa convivialité, mais aussi par sa nature open source, sa programmation orientée objet et ses capacités de haute performance.

Cependant, ce qui distingue vraiment Python dans le domaine de la science des données, c'est sa vaste gamme de bibliothèques, chacune conçue pour relever des défis spécifiques et rationaliser les processus complexes. Plongeons-nous dans les 10 meilleures bibliothèques Python qui font des vagues dans le monde de la science des données:

1. [TensorFlow] (https://www.tensorflow.org)

Le coup d'envoi de notre liste est Tensorflow, une centrale développée par l'équipe du cerveau de Google. Que vous débutiez ou que vous soyez un pro chevronné, Tensorflow a quelque chose pour tout le monde. Il possède une pléthore d'outils flexibles, de bibliothèques et d'une communauté dynamique. Avec environ 35 000 commentaires et plus de 1 500 contributeurs, TensorFlow est une question de calcul numériques à haute performance. Ses applications couvrent divers domaines scientifiques, se concentrant sur les tenseurs - ces objets de calcul astucieux et partiellement définis qui produisent finalement une valeur. Il est particulièrement pratique pour les tâches telles que la parole et la reconnaissance d'image, les applications textuelles, l'analyse des séries chronologiques et la détection vidéo.

Certaines fonctionnalités remarquables de TensorFlow comprennent:

• Réduire l'erreur dans l'apprentissage des machines neurales de 50 à 60%
• Excellente gestion de la bibliothèque
• Architecture et cadre flexibles
• Compatibilité avec diverses plateformes de calcul

2. [Scipy] (https://scipy.org/)

La prochaine étape est Scipy, un joyau libre et open-source qui est parfait pour les calculs de haut niveau. Avec une communauté de centaines de contributeurs, Scipy excelle dans l'informatique scientifique et technique. Il est construit sur Numpy et transforme ses fonctions en outils scientifiques conviviaux. Que vous ayez affaire à des opérations d'image multidimensionnelles, à des algorithmes d'optimisation ou à l'algèbre linéaire, Scipy vous a couvert pour de grands calculs d'ensemble de données.

Les caractéristiques clés de Scipy comprennent:

• Commandes de haut niveau pour la manipulation et la visualisation des données
• Fonctions intégrées pour résoudre les équations différentielles
• Traitement d'images multidimensionnel
• Calcul sur de grands ensembles de données

3. [Pandas] (https://pandas.pydata.org/)

Pandas est un autre favori de la foule, réputé pour ses puissants outils de manipulation de données et d'analyse. Il est équipé de ses propres structures de données, comme les séries et les dataframes, qui sont à la fois rapides et efficaces pour gérer et explorer des données. Que vous soyez dans les données générales, le nettoyage, les statistiques, la finance ou même la régression linéaire, les pandas ont un large éventail d'applications.

Les faits saillants des pandas comprennent:

• Capacité à créer et à exécuter des fonctions personnalisées à travers les séries de données
• Abstraction de haut niveau
• Structures avancées et outils de manipulation
• Fusion et jointure de ensembles de données

4. [Numpy] (https://numpy.org/)

Numpy est votre go-to pour un grand tableau multidimensionnel et un traitement de matrice. Il est rempli de fonctions mathématiques de haut niveau, ce qui en fait un incontournable pour des calculs scientifiques efficaces. En tant que package de transformation à usage général, Numpy propose des réseaux et des outils hautes performances, s'attaquant à la lenteur de front avec des réseaux et opérations multidimensionnels efficaces.

Les principales caractéristiques de Numpy sont:

• Fonctions rapides et précompilées pour les routines numériques
• Prise en charge des approches orientées objet
• Informatique axée sur le tableau pour l'efficacité
• Nettoyage et manipulation des données

5. Matplotlib

Matplotlib est votre puissance de complot, soutenue par une communauté de plus de 700 contributeurs. Il est parfait pour la visualisation des données, la production de graphiques et de parcelles qui peuvent être intégrées dans des applications via une API orientée objet. Que vous analysiez les corrélations variables, visualisez les intervalles de confiance du modèle, exploriez la distribution des données ou détectant les valeurs aberrantes avec des graphiques de dispersion, Matplotlib est incroyablement polyvalent.

Les fonctionnalités de Matplotlib incluent:

• Peut servir de remplacement MATLAB
• Libre et open-source
• Prend en charge de nombreux backends et types de sortie
• Faible consommation de mémoire

6. [Scikit-learn] (https://scikit-learn.org/stable/)

Scikit-Learn est un joyau pour les passionnés d'apprentissage automatique. Cette bibliothèque s'intègre parfaitement à Scipy et Numpy, offrant une variété d'algorithmes pour la classification, la régression, le clustering, etc. De l'augmentation du gradient aux forêts aléatoires, Scikit-Learn est votre guichet unique pour les solutions d'apprentissage automatique de bout en bout.

Les caractéristiques clés de Scikit-Learn sont:

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

7. [Keras] (https://keras.io/)

Keras est un favori parmi ceux qui plongent dans l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones. Il prend en charge les backends TensorFlow et Theano, ce qui en fait un choix polyvalent pour les débutants. Cette bibliothèque open source vous offre des outils pour la construction du modèle, l'analyse des ensembles de données et la visualisation du graphique. Il est modulaire, extensible et offre une large gamme de types de données. De plus, Keras fournit des modèles pré-formés que vous pouvez utiliser pour les prédictions ou l'extraction de fonctionnalités sans avoir besoin de s'entraîner le vôtre.

Les fonctionnalités Keras incluent:

• Développement de couches neuronales
• Regroupement de données
• Fonctions d'activation et de coût
• Modèles d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage automatique

8. [Scrapy] (https://scrapy.org)

Scrapy se distingue comme un cadre de rampe Web rapide et open source. Il est parfait pour extraire des données des pages Web à l'aide de sélecteurs basés sur XPath. Que vous créiez des programmes pour récupérer des données structurées sur le Web, la collecte de données à partir d'API ou la mise à l'échelle de grands robots, le scroty est léger et robuste.

Les principales caractéristiques de Scrapy sont:

• Léger et open-source
• Capacités de grattage Web robustes
• Extrait les données à l'aide de sélecteurs XPath
• Support intégré

9. [Pytorch] (https://pytorch.org)

Pytorch, développé par l'équipe de recherche sur l'IA de Facebook, est un package informatique scientifique qui exploite la puissance des unités de traitement graphique. Il est très favorisé pour sa flexibilité et sa vitesse dans la recherche en profondeur. Que vous travailliez avec des processeurs ou des GPU simplifiés, Pytorch offre une exécution à grande vitesse même avec des graphiques lourds.

Les fonctionnalités de Pytorch incluent:

• Contrôler les ensembles de données
• Haute flexibilité et vitesse
• Développement de modèles d'apprentissage en profondeur
• Distribution et opérations statistiques

10. BeautifulSoup

Pour compléter notre liste est BeautifulSoup, un incontournable pour le rampage du Web et le grattage des données. Il est parfait pour collecter des données à partir de sites Web qui n'offrent pas d'accès CSV ou API approprié. BeautifulSoup simplifie le processus de grattage et de disposition des données dans le format requis. De plus, il est soutenu par une communauté active et est livré avec une documentation complète.

Les fonctionnalités de BeautifulSoup incluent:

• Soutien communautaire
• Exploration sur le Web et grattage des données
• Interface conviviale
• Collecte des données sans CSV ou API appropriées