Python Libraries for Data Science Worth Knowing in 2023

8 bibliothèques Python pour la science des données à connaître en 2023

Les collections de code pré-écrit, plus communément appelées bibliothèques de programmation, sont des outils indispensables pour pratiquement tous les programmeurs. Mais pour les data scientists travaillant avec Python, la valeur des bibliothèques est à un autre niveau. Que vous fassiez de la transformation de données, de l’analyse, de l’apprentissage automatique ou de la visualisation, ces bibliothèques sont essentielles.

Bien sûr, avec tant de choses là-bas, il peut être un peu difficile de choisir le bon. C’est pourquoi nous avons élaboré ce guide. Ci-dessous, nous vous expliquerons les 8 meilleures bibliothèques Python pour la science des données et ce qui les rend si géniales.

Qu’est-ce qu’une bibliothèque Python ?

Les bibliothèques Python sont des collections de modules que les programmeurs peuvent utiliser pour effectuer des tâches tout en écrivant moins de lignes de code. Python est célèbre pour avoir une quantité massive de bibliothèques, totalisant plus de 137 000, qui sont largement utilisées dans de nombreux domaines. Cependant, la plupart des bibliothèques Python les plus populaires sont liées au domaine de la science des données.

8 bibliothèques Python populaires pour la science des données

Voici les 8 meilleures bibliothèques Python pour la science des données.

NumPy

NumPy (Numerical Python) est un package open source qui permet le calcul numérique en Python, y compris les fonctions mathématiques, les générateurs de nombres aléatoires et les routines d’algèbre linéaire. La bibliothèque elle-même est écrite avec du code C, qui s’exécute beaucoup plus rapidement que Python. Cela permet aux utilisateurs d’accéder à la vitesse du code compilé, tout en continuant à utiliser la syntaxe Python simple et conviviale.

Les bibliothèques s’appuient souvent sur d’autres bibliothèques, et la puissance de calcul fournie par NumPy est au cœur de nombreuses autres bibliothèques de science des données Python, notamment pandas, scikit-learn et SciPy. C’est également un composant essentiel dans les bibliothèques de visualisation comme Matplotlib et seaborn et permet aux utilisateurs de visualiser des ensembles de données plus volumineux que Python ne pourrait gérer seul.

Points forts

Certaines des nombreuses tâches que NumPy peut réaliser incluent :

  • Calcul statistique
  • Traitement de signal
  • Analyse mathematique
  • Traitement d’image
  • Graphes et réseaux
  • Inférence bayésienne
  • Tableaux multidimensionnels

pandas

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pandas est un projet open source parrainé par NumFOCUS qui a débuté en 2008. Il vise à fournir aux programmeurs les éléments de base nécessaires pour effectuer une analyse pratique et réelle des données en Python. Comme NumPy, pandas est écrit avec du code C, afin que les utilisateurs puissent obtenir des résultats puissants et rapides tout en écrivant du code Python flexible.

La bibliothèque pandas est généralement utilisée pour extraire, transformer et charger des données au début du processus de science des données. Il possède des outils pour lire et écrire des données entre différentes structures et formats tels que des fichiers texte, des fichiers Excel et des bases de données SQL.

Si vous souhaitez en savoir plus sur les pandas, vous devriez absolument consulter le Data Science Bootcamp de Springboard, qui enseigne aux étudiants comment utiliser les pandas pour manipuler et nettoyer les données dans le cadre de son programme de plus de 500 heures.

Points forts

  • Indexation des axes hiérarchiques
  • Fusionner et joindre des ensembles de données
  • Agréger et transformer des données
  • Découpage basé sur des étiquettes, indexation sophistiquée et sous-ensemble
  • Alignement intelligent des données
  • Structures de données flexibles
  • DataFrame rapide et efficace

Matplotlib

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Matplotlib est une bibliothèque pour créer des visualisations de données en Python. Il peut générer des tracés statiques, animés et interactifs de haute qualité. La bibliothèque dispose d’une interface de haut niveau pour augmenter l’accessibilité pour les utilisateurs de tous niveaux et capacités. Une large gamme de différents types de parcelles sont disponibles, y compris, mais sans s’y limiter :

  • Nuages ​​de points
  • Diagramme à barres
  • Camemberts
  • Boîtes à moustaches
  • Tableaux d’erreurs
  • Parcelles de tiges
  • Courbes de contour
  • Parcelles communes
  • Stackplots
  • Streamplots

Les bibliothèques de visualisation sont utilisées à la fin du processus de science des données pour présenter les données et les informations dérivées dans un format clair et digeste. Ces tracés, graphiques et diagrammes bidimensionnels sont présentés aux décideurs lors de la présentation d’un spécialiste des données pour aider les téléspectateurs à comprendre les données et à prendre des décisions en fonction de celles-ci. Matplotlib peut également intégrer des tracés dans des applications sur des ordinateurs de bureau et des appareils mobiles à l’aide d’une API orientée objet.

Points forts

  • Créer des parcelles de haute qualité
  • Créez des figures interactives qui peuvent zoomer, faire un panoramique et mettre à jour
  • Utiliser de nombreux packages tiers
  • Personnalisez le style visuel et la mise en page
  • Créer des graphiques de calcul
  • Exporter vers de nombreux formats de fichiers différents

SciPy

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SciPy (Scientific Python) est un projet frère de NumPy qui se concentre sur le calcul scientifique avec Python. Il s’appuie sur NumPy, fournissant des outils de manipulation supplémentaires pour résoudre des problèmes mathématiques, scientifiques, d’ingénierie et techniques. Il fonctionne également avec le calcul de tableaux, les algorithmes et les structures de données de haut niveau telles que les matrices creuses et les arbres à k dimensions.

La bibliothèque est écrite avec plusieurs langages de programmation de bas niveau comme Fortran, C et C++ pour combiner la vitesse du code compilé avec la flexibilité de Python, tout comme NumPy. Avec une syntaxe de haut niveau, SciPy est accessible et utilisable pour les programmeurs de différents niveaux et parcours.

Points forts

SciPy comprend des algorithmes pour une variété d’utilisations telles que :

  • Optimisation
  • L’intégration
  • Interpolation
  • Commandes de haut niveau
  • Problèmes aux valeurs propres
  • Opérations avancées sur les tableaux
  • Équations algébriques
  • Équations différentielles
  • Statistiques

Né en mer

bibliothèques python pour la science des données, seaborn

Construite sur Matplotlib et s’appuyant sur des structures de données pandas, la bibliothèque de traçage Seaborn est utilisée pour générer des graphiques statistiques informatifs en Python. Il se concentre sur la simplification des visualisations complexes et l’ajout de personnalisations esthétiques supplémentaires pour des tracés encore plus professionnels.

Seaborn est livré avec un certain nombre d’exemples que les programmeurs d’ensembles de données peuvent utiliser pour commencer à apprendre à visualiser les données, il est donc facile pour les nouveaux arrivants de se familiariser avec la bibliothèque.

Points forts

Comme Matplotlib, Seaborn met à la disposition de ses utilisateurs une variété de types de tracés différents, notamment :

  • Nuages ​​de points
  • Graphiques d’histogramme
  • Diagramme à barres
  • Boîtes à moustaches
  • Diagrammes de violon
  • Tableaux d’erreurs
  • Grilles à facettes avec distplot
  • Parcelles jumelées
  • Graphiques à bulles
  • Camemberts
  • Cartes de cluster
  • Cartes thermiques

TorchePy

bibliothèques python pour la science des données, PyTorch

PyTorch est un framework d’apprentissage automatique open source et une bibliothèque d’apprentissage en profondeur utilisés par de grands noms tels qu’Amazon, Salesforce et l’Université de Stanford. Le projet fait partie de la Fondation Linux et permet une production rapide et flexible de modèles d’apprentissage automatique.

La bibliothèque peut être utilisée soit avec l’interface Python par défaut, soit avec une interface C++ qui permet aux utilisateurs d’interagir avec la bibliothèque en écrivant du code C++.

Points forts

  • TorchScript facile à utiliser
  • TorchServe pour un déploiement facile
  • Formation distribuée
  • Fonction mobile expérimentale
  • Calculs de tenseur avec accélération GPU
  • Écosystème robuste et communauté active
  • Prise en charge native ONNX
  • Interface C++
  • Traitement du langage naturel
  • Prise en charge du nuage

TensorFlow

bibliothèques Python pour la science des données, TensorFlow

TensorFlow est une bibliothèque open source populaire pour l’apprentissage automatique qui aide les utilisateurs à créer plus rapidement et plus facilement des modèles d’apprentissage en profondeur de niveau production. La bibliothèque fournit des didacticiels, des exemples et diverses autres ressources pour accélérer les temps de construction et créer des modèles d’apprentissage en profondeur évolutifs. Les utilisateurs peuvent rechercher des modèles pré-formés ou créer et former les leurs en fonction de leurs besoins.

Les utilisateurs peuvent rejoindre la communauté active en contribuant à des forums et à des groupes d’utilisateurs, en assistant à des discussions sur l’apprentissage automatique, en rejoignant un groupe d’intérêt spécial ou en devenant contributeur. Il existe également une collection de bibliothèques complémentaires et de modèles sur lesquels les utilisateurs peuvent s’appuyer, notamment Regged Tensors, TensorFlow Probability, Tensor2Tensor et BERT.

Points forts

  • Modélisation facile
  • Production ML robuste
  • Expérimentation puissante
  • Modèles statistiques
  • Modèles pré-formés
  • Des solutions ML pour chaque niveau de compétence
  • Implémenter les MLOps

scikit-apprendre

bibliothèques python pour la science des données, scikit-learn

scikit-learn est une autre bibliothèque d’apprentissage automatique qui fournit des outils simples et efficaces pour l’analyse prédictive des données. Contrairement à de nombreuses bibliothèques répertoriées, le package fondamental est en grande partie écrit en Python et il est construit sur NumPy, SciPy et Matplotlib.

Il a été initialement lancé en tant que projet Google Summer of Code en 2007, avec sa première version publique en 2010. Il est entièrement open source et financé à la fois par sa communauté et des organisations externes comme Microsoft.

La bibliothèque se concentre sur la modélisation des données, en utilisant un certain nombre de fonctionnalités telles que les algorithmes d’apprentissage supervisé, les algorithmes d’apprentissage non supervisé, la validation croisée et les méthodes d’ensemble.

Points forts

  • Classification à l’aide de Python
  • Régression, utilisée pour des ensembles de données comme les cours des actions
  • Regroupement pour la segmentation des clients et les résultats des expériences de regroupement
  • Réduction de la dimensionnalité pour la visualisation et une efficacité accrue
  • Sélection du modèle pour une meilleure précision
  • Prétraitement pour transformer les données d’entrée

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Bibliothèques Python populaires pour différentes applications

Il existe plusieurs étapes dans le processus de science des données, et différentes bibliothèques sont utilisées pour aider à chaque étape. Habituellement, le processus ressemble à ceci :

  • Extraire, transformer, charger (ETL)
  • Exploration de données
  • Évaluation des données
  • La modélisation des données
  • Présentation des données (ou visualisation)

Quelles sont les meilleures bibliothèques Python pour la visualisation de données ?

Matplotlib est généralement considérée comme la meilleure bibliothèque pour la visualisation de données, et de nombreuses bibliothèques destinées à des utilisations plus spécifiques sont construites sur Matplotlib. Les autres bibliothèques de visualisation populaires et les bibliothèques low-code incluent :

Quelles sont les meilleures bibliothèques Python pour le Big Data ?

Travailler avec des ensembles de données particulièrement volumineux nécessite souvent des bibliothèques spécifiques capables de gérer des volumes élevés. Dask et Ray sont deux bibliothèques populaires spécialisées dans la mise à l’échelle de charges de travail complexes pour le Big Data. Les autres options incluent :

  • TensorFlow
  • pandas
  • NumPy
  • SciPy

Quelles sont les meilleures bibliothèques Python pour l’ingénierie des données ?

avantages de l'utilisation de python pour l'ingénierie des données

Un projet d’ingénierie de données utilisera probablement une gamme de bibliothèques pour différentes étapes du processus. Voici quelques bibliothèques populaires souvent utilisées pour l’ingénierie des données :

  • Pandas
  • Dask
  • Tensorflow
  • TorchePy

FAQ sur les bibliothèques Python pour la science des données

Voici quelques questions fréquemment posées sur les bibliothèques Python pour la science des données.

Que dois-je apprendre en premier : Pandas ou NumPy ?

Apprendre les bases de NumPy est un excellent point de départ car la majorité des autres bibliothèques Python de science des données utilisent NumPy pour leur calcul numérique. En comprenant cette base, vous pourrez également en savoir plus sur ce qui se passe dans les bibliothèques suivantes que vous apprendrez.

Quelles sont les meilleures bibliothèques Python pour les débutants ?

Toutes les bibliothèques Python les plus populaires, telles que pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, PyTorch et scikit-learn, sont parfaites pour les débutants, car elles se concentrent toutes sur l’accessibilité et la facilité d’utilisation. Chaque projet vise à fournir des fonctionnalités pour chaque niveau de programmeur, pour les aider à grandir et à être productifs.

À quelle vitesse puis-je apprendre Python pour la science des données ?

Python a une syntaxe simple et de haut niveau qui convient parfaitement aux nouveaux apprenants et à tous ceux qui découvrent la programmation. Cela signifie que vous pouvez commencer à apprendre et commencer à écrire des programmes immédiatement, les programmes que vous écrivez devenant plus complexes à mesure que vous en apprenez de plus en plus. Pour maîtriser suffisamment Python pour entreprendre un projet de science des données, il faudrait entre 6 et 8 mois.

Quelles sont certaines bibliothèques Python sous-estimées pour la science des données ?

Certaines bibliothèques et packages Python bien reçus mais sous-estimés incluent Emmett, Jam.py, Shogun, Blaze et Altair. Ils se concentrent sur une gamme de tâches de science des données, y compris l’apprentissage automatique, les tableaux de bord et les cadres Web.