Les bibliothèques Python sont un ensemble de fonctions utiles qui éliminent le besoin d'écrire des codes à partir de zéro. Il existe aujourd'hui plus de 137,000 XNUMX bibliothèques Python et elles jouent un rôle essentiel dans le développement d'applications d'apprentissage automatique, de science des données, de visualisation de données, de manipulation d'images et de données, et bien plus encore. Présentons brièvement le langage de programmation Python, puis plongeons directement dans les bibliothèques Python les plus populaires.

Qu'est-ce qu'une bibliothèque ?

Une bibliothèque est une collection de codes pré-combinés qui peuvent être utilisés de manière itérative pour réduire le temps nécessaire au codage. Ils sont particulièrement utiles pour accéder aux codes pré-écrits fréquemment utilisés au lieu de les écrire à partir de zéro à chaque fois. Semblables aux bibliothèques physiques, il s’agit d’un ensemble de ressources réutilisables, ce qui signifie que chaque bibliothèque possède une source racine. C'est la base des nombreuses bibliothèques open source disponibles en Python. 

Qu'est-ce qu'une Python Bibliothèque?

Une bibliothèque Python est un ensemble de modules et de packages offrant un large éventail de fonctionnalités. Ces bibliothèques permettent aux développeurs d'effectuer diverses tâches sans avoir à écrire du code à partir de zéro. Ils contiennent du code, des classes, des fonctions et des routines pré-écrits qui peuvent être utilisés pour développer des applications, automatiser des tâches, manipuler des données, effectuer des calculs mathématiques, etc.

Le vaste écosystème de bibliothèques de Python couvre divers domaines tels que le développement Web (par exemple, Django, Flask), l'analyse de données (par exemple, pandas, NumPy), l'apprentissage automatique (par exemple, TensorFlow, scikit-learn), le traitement d'images (par exemple, Pillow, OpenCV). ), le calcul scientifique (par exemple, SciPy) et bien d'autres. Cette richesse de bibliothèques contribue de manière significative à la popularité de Python auprès des développeurs, des chercheurs et des data scientists, car elle simplifie le processus de développement et implémente efficacement des fonctionnalités complexes.

Vérification rapide - Fondations Python

Liste des 30 meilleures bibliothèques Python

Ce tableau comprend les bibliothèques essentielles pour les data scientists, les développeurs Web et les ingénieurs logiciels travaillant avec Python. Chaque bibliothèque a ses propres atouts et est choisie pour des tâches spécifiques, des frameworks de développement Web comme Django et Flask aux bibliothèques d'apprentissage automatique comme TensorFlow et PyTorch en passant par les outils d'analyse et de visualisation de données comme Pandas et Matplotlib.

1. Scikit - apprendre

C'est un logiciel gratuit machine learning bibliothèque pour le langage de programmation Python. Il peut être utilisé efficacement pour une variété d'applications, notamment la classification, la régression, le clustering, la sélection de modèles, le Bayes naïf, l'amélioration des notes, les moyennes K et le prétraitement.
Scikit-learn nécessite :

• Python (>= 2.7 ou >= 3.3),
• NumPy (>= 1.8.2),
• SciPy (>= 0.13.3).

Spotify utilise Scikit-learn pour ses recommandations musicales et Evernote pour créer ses classificateurs. Si vous disposez déjà d'une installation fonctionnelle de NumPy et scipy, le moyen le plus simple d'installer scikit-learn consiste à utiliser pépin.

2. NuPIC

La plate-forme Numenta pour l'informatique intelligente (NuPIC) est une plate-forme qui vise à implémenter un algorithme d'apprentissage HTM et à en faire également une source publique. C'est la base des futurs algorithmes d'apprentissage automatique basés sur la biologie du néocortex. Cliquez sur ici pour vérifier leur code sur GitHub.

3. Rampe

Il s'agit d'une bibliothèque Python utilisée pour le prototypage rapide de modèles d'apprentissage automatique. Rampe fournit une syntaxe déclarative simple pour explorer les fonctionnalités, les algorithmes et les transformations. Il s'agit d'un cadre d'apprentissage automatique léger basé sur pandas et peut être utilisé de manière transparente avec les outils d'apprentissage automatique et de statistiques python existants.

4. Numpy

En matière de calcul scientifique, NumPy est l'un des packages fondamentaux de Python, fournissant la prise en charge de grands tableaux et matrices multidimensionnels ainsi qu'un ensemble de fonctions mathématiques de haut niveau pour exécuter ces fonctions rapidement. NumPy s'appuie sur BLAS ainsi que LAPACK pour des calculs d'algèbre linéaire efficaces. NumPy peut également être utilisé comme un conteneur multidimensionnel efficace de données génériques.

Les différents packages d'installation de NumPy peuvent être trouvés ici.

5. Pipenv

La outil officiellement recommandé pour Python en 2017 – Pipenv est un outil prêt pour la production qui vise à apporter le meilleur de tous les mondes de l'emballage au monde Python. L’objectif cardinal est d’offrir aux utilisateurs un environnement de travail facile à mettre en place. Pipenv, le « Python Development Workflow for Humans », a été créé par Kenneth Reitz pour gérer les écarts entre les packages. Les instructions pour installer Pipenv peuvent être trouvées ici.

6. Flux tenseur

Le framework d'apprentissage profond le plus populaire de TensorFlow est une bibliothèque logicielle open source pour le calcul numérique hautes performances. Il s'agit d'une bibliothèque mathématique emblématique et est également utilisée pour Python dans les algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Tensorflow a été développé par les chercheurs de l'équipe Google Brain au sein de l'organisation Google AI. Aujourd’hui, il est utilisé par les chercheurs pour les algorithmes d’apprentissage automatique et par les physiciens pour les calculs mathématiques complexes. Les systèmes d'exploitation suivants prennent en charge TensorFlow : macOS 10.12.6 (Sierra) ou version ultérieure ; Ubuntu 16.04 ou version ultérieure ; Windows 7 ou supérieur ; Raspbian 9.0 ou version ultérieure.

Consultez notre Cours gratuit sur Tensorflow et Keras ainsi que Python TensorFlow. Ce cours vous présentera ces deux cadres et vous guidera également à travers une démonstration sur la façon d'utiliser ces cadres.

7. Bob

Développé à l'Idiap Research Institute en Suisse, Bob est une boîte à outils gratuite de traitement du signal et d'apprentissage automatique. La boîte à outils est écrite dans un mélange de Python et de C++. De la reconnaissance d'images au traitement d'images et de vidéos à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique, un grand nombre de packages sont disponibles dans Bob pour que tout cela se produise avec une grande efficacité en peu de temps.

8. PyTorche

Introduit par Facebook en 2017, PyTorch est un package Python qui offre à l'utilisateur un mélange de 2 fonctionnalités de haut niveau - le calcul du tenseur (comme NumPy) avec une forte accélération GPU et le développement de réseaux de neurones profonds sur un système de comparaison automatique sur bande. PyTorch fournit une excellente plate-forme pour exécuter des modèles de Deep Learning avec une flexibilité et une vitesse accrues conçues pour être profondément intégrées à Python.

Vous cherchez à démarrer avec PyTorch ? Découvrez-les Cours PyTorch pour vous aider à démarrer rapidement et facilement.

9. PyBrain

PyBrain contient des algorithmes pour les réseaux de neurones qui peut être utilisé par les étudiants débutants tout en pouvant être utilisé pour des recherches de pointe. L'objectif est de proposer des algorithmes d'apprentissage automatique simples, flexibles mais sophistiqués et puissants avec de nombreux environnements prédéterminés pour tester et comparer vos algorithmes. Chercheurs, étudiants, développeurs, enseignants, vous et moi pouvons utiliser PyBrain.

10. LAIT

Cette boîte à outils d'apprentissage automatique en Python se concentre sur la classification supervisée avec une gamme de classificateurs disponibles : SVM, k-NN, forêts aléatoires et arbres de décision. Une gamme de combinaisons de ces classificateurs donne différents systèmes de classification. Pour l'apprentissage non supervisé, on peut utiliser le clustering k-means et la propagation par affinité. L'accent est mis sur la vitesse et la faible utilisation de la mémoire. Par conséquent, la plupart du code sensible aux performances est en C++. En savoir plus ici.

11. Kéras

Il s'agit d'une bibliothèque de réseaux de neurones open source écrite en Python conçue pour permettre une expérimentation rapide avec des réseaux de neurones profonds. L'apprentissage en profondeur devenant omniprésent, Keras devient le choix idéal car il s'agit d'une API conçue pour les humains et non pour les machines, selon les créateurs. Avec plus de 200,000 2017 utilisateurs en novembre XNUMX, Keras est plus largement adopté par l'industrie et la communauté de la recherche, même par rapport à TensorFlow ou Theano. Avant d'installer Keras, il est conseillé d'installer le moteur backend TensorFlow.

12. tiret

De l'exploration des données au suivi de vos expériences, Dash est comme le front-end du backend analytique Python. Ce framework Python productif est idéal pour les applications de visualisation de données particulièrement adaptées à chaque utilisateur Python. La facilité dont nous faisons l’expérience est le résultat d’efforts étendus et exhaustifs.

13. Panda

Il s'agit d'une bibliothèque open source sous licence BSD. Les pandas permettent de fournir une structure de données simple et une analyse de données plus rapide pour Python. Pour des opérations telles que l'analyse et la modélisation de données, Pandas permet de les réaliser sans avoir besoin de passer à un langage plus spécifique à un domaine comme R. La meilleure façon d'installer Pandas est de Installation Conda.

14. Scipy

C'est encore un autre logiciel open source utilisé pour le calcul scientifique en Python. En dehors de cela, Scipy est également utilisé pour le calcul de données, la productivité, le calcul haute performance et l'assurance qualité. Les différents packages d'installation se trouvent ici. Le noyau scipy les packages sont Numpy, la bibliothèque SciPy, Matplotlib, IPython, Sympy et Pandas.

15. Matplotlib

Toutes les bibliothèques dont nous avons parlé sont capables d'effectuer toute une gamme d'opérations numériques, mais lorsqu'il s'agit de traçage dimensionnel, Matplotlib vole la vedette. Cette bibliothèque open source en Python est largement utilisée pour publier des chiffres de qualité dans divers formats papier et environnements interactifs sur plusieurs plates-formes. Vous pouvez concevoir des tableaux, des graphiques, des diagrammes circulaires, des nuages ​​de points, des histogrammes, des graphiques d'erreurs, etc., avec seulement quelques lignes de code.

Les différents packages d'installation se trouvent ici.

16. Théano

Cette bibliothèque open source vous permet de définir, d'optimiser et d'évaluer efficacement des expressions mathématiques impliquant des tableaux multidimensionnels. Pour un énorme volume de données, les codes C fabriqués à la main deviennent plus lents. Theano permet des implémentations rapides du code. Theano peut reconnaître des expressions instables tout en les calculant avec des algorithmes stables, ce qui donne c'est un avantage sur NumPy. Le package Python le plus proche de Theano est Sympy. Alors parlons-en.

17. SymPie

Pour toutes les mathématiques symboliques, SymPy est la réponse. Cette bibliothèque Python pour les mathématiques symboliques est une aide efficace pour les systèmes de calcul formel (CAS) tout en gardant le code aussi simple que possible pour être compréhensible et facilement extensible. SimPy est écrit uniquement en Python et peut être intégré à d'autres applications et étendu avec des fonctions personnalisées. Vous pouvez trouver le code source sur GitHub. 

18. Café2

Le nouveau venu – Caffe2, est un framework d'apprentissage profond léger, modulaire et évolutif. Il vise à vous fournir un moyen simple et direct d’expérimenter l’apprentissage en profondeur. Grâce aux API Python et C++ de Caffe2, nous pouvons créer notre prototype maintenant et l'optimiser plus tard. Vous pouvez commencer avec Caffe2 maintenant avec cette étape par étape guide d'installation.

19. Né de la mer

En ce qui concerne la visualisation de modèles statistiques comme les cartes thermiques, Seaborn fait partie des sources fiables. Cette bibliothèque Python est dérivée de Matplotlib et est étroitement intégrée aux structures de données Pandas. Visiter le page d'installation pour voir comment ce paquet peut être installé.

20. Hébel

Cette bibliothèque Python est un outil d'apprentissage en profondeur avec des réseaux de neurones utilisant l'accélération GPU avec CUDA via pyCUDA. À l'heure actuelle, Hebel implémente des réseaux de neurones feed-forward pour la classification et la régression sur une ou plusieurs tâches. D'autres modèles tels que l'Autoencoder, les réseaux neuronaux convolutifs et les machines Boltzman restreintes sont prévus pour l'avenir. Suivre la lien pour explorer Hébel.

21. Chaîne

Concurrent de Hebel, ce package Python vise à augmenter la flexibilité des modèles de deep learning. Les trois principaux domaines d'intervention de Chainer comprennent :
un. Système de transport: Les fabricants de Chainer ont toujours montré un penchant pour les voitures à conduite automatique, et ils sont en pourparlers avec Toyota Motors à ce sujet.

b. Industrie manufacturière : Chainer a été utilisé efficacement pour la robotique et plusieurs outils d'apprentissage automatique, de la reconnaissance d'objets à l'optimisation.

c. Soins bio-santé : Pour faire face à la gravité du cancer, les créateurs de Chainer ont investi dans la recherche de diverses images médicales pour le diagnostic précoce des cellules cancéreuses.
L’installation, les projets et d’autres détails peuvent être trouvés ici.
Voici donc une liste des bibliothèques Python courantes qui méritent d'être examinées et, si possible, de se familiariser avec. Si vous pensez qu'une bibliothèque mérite de figurer sur la liste, n'oubliez pas de le mentionner dans les commentaires.

22. OpenCVPython

Vision par ordinateur open source ou OpenCV est utilisé pour le traitement des images. Il s'agit d'un package Python qui surveille les fonctions globales axées sur la vision par ordinateur instantanée. OpenCV fournit plusieurs fonctions intégrées ; avec l'aide de cela, vous pouvez apprendre la vision par ordinateur. Il permet à la fois de lire et d'écrire des images en même temps. Des objets tels que des visages, des arbres, etc. peuvent être diagnostiqués dans n'importe quelle vidéo ou image. Il est compatible avec Windows, OS-X et d'autres systèmes d'exploitation. Tu peux l'avoir ici. 

Pour apprendre OpenCV depuis les bases, consultez le Tutoriel OpenCV

23. Théano

En plus d'être une bibliothèque Python, Theano est également un compilateur d'optimisation. Il est utilisé pour analyser, décrire et optimiser simultanément différentes déclarations mathématiques. Il utilise des tableaux multidimensionnels, garantissant que nous n'avons pas à nous soucier de la perfection de nos projets. Theano fonctionne bien avec les GPU et possède une interface assez similaire à Numpy. La bibliothèque rend le calcul 140 fois plus rapide et peut être utilisée pour détecter et analyser tout bogue nuisible. Tu peux l'avoir ici. 

24. NLTK

La boîte à outils de langage naturel, NLTK, est l'une des bibliothèques Python NLP les plus populaires. Il contient un ensemble de bibliothèques de traitement qui fournissent des solutions de traitement pour le traitement du langage numérique et symbolique en anglais uniquement. La boîte à outils est livrée avec un forum de discussion dynamique qui vous permet de discuter et d'évoquer tout problème lié au NLTK.

25. SQLAlchimie

SQLAcademy est une bibliothèque d'abstraction de base de données pour Python qui offre un support étonnant pour une gamme de bases de données et de mises en page. Il fournit des modèles cohérents, est facile à comprendre et peut également être utilisé par les débutants. Il améliore la vitesse de communication entre le langage Python et les bases de données et prend en charge la plupart des plates-formes telles que Python 2.5, Jython et Pypy. En utilisant SQLAcademy, vous pouvez développer des schémas de base de données à partir de zéro.

26.Bokeh

Bibliothèque de visualisation de données pour Python, Bokeh permet une visualisation interactive. Il utilise HTML et Javascript pour fournir des graphiques, ce qui le rend fiable pour la contribution d'applications Web. Il est très flexible et vous permet de convertir des visualisations écrites dans d'autres bibliothèques telles que ggplot ou matplot lib. Bokeh utilise des commandes simples pour créer des scénarios statistiques composites.

27. Demandes

Les requêtes vous permettent d'envoyer des requêtes HTTP/1.1 et d'inclure des en-têtes, des données de formulaire, des fichiers en plusieurs parties et des paramètres à l'aide de dictionnaires Python de base.
De même, il vous permet également de récupérer les données de réponse.

28. Pyglet

Pyglet est conçu pour créer des jeux et autres applications visuellement attrayants. Le fenêtrage, le traitement des événements de l'interface utilisateur, les joysticks, les graphiques OpenGL, le chargement d'images et de films et la lecture de sons et de musique sont tous pris en charge. Linux, OS X et Windows prennent tous en charge Pyglet.

29. LumièreGBM

L'une des bibliothèques d'apprentissage automatique les meilleures et les plus connues, l'augmentation de gradient, aide les programmeurs à créer de nouveaux algorithmes en utilisant des arbres de décision et d'autres modèles de base reformulés. De ce fait, des bibliothèques spécialisées peuvent être utilisées pour mettre en œuvre cette méthode de manière rapide et efficace.

30. Eli5

La bibliothèque d'apprentissage automatique Eli5 construite par Python aide à résoudre le problème des prédictions des modèles d'apprentissage automatique qui sont souvent inexactes. Il combine la visualisation, le débogage de tous les modèles d'apprentissage automatique et le suivi de tous les processus de travail algorithmiques.

Bibliothèques Python importantes pour la science des données

Contribution de : Shveta Rajpal
Profil LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/shveta-rajpal-0030b59b/

Voici une liste de bibliothèques Python intéressantes et importantes qui seront utiles à tous les scientifiques des données. Alors, commençons par les 20 bibliothèques les plus importantes utilisées en Python-

Scrapy- Il s'agit d'un cadre collaboratif permettant d'extraire les données requises des sites Web. C'est un outil assez simple et rapide.

BelleSoup- Il s'agit d'une autre bibliothèque populaire utilisée en Python pour extraire ou collecter des informations à partir de sites Web, c'est-à-dire qu'elle est utilisée pour le web scraping.

modèles de statistiques- Comme son nom l'indique, Statsmodels est une bibliothèque Python qui offre de nombreuses opportunités, telles que l'analyse et l'estimation de modèles statistiques, la réalisation de tests statistiques, etc. Elle a une fonction d'analyse statistique pour obtenir des résultats de haute performance tout en traitant de grands ensembles de données statistiques.

XGBoost- Cette bibliothèque est implémentée dans des algorithmes d'apprentissage automatique sous le framework Gradient Boosting. Il fournit une implémentation haute performance d'arbres de décision boostés par gradient. XGBoost est portable, flexible et efficace. Il fournit des implémentations hautement optimisées, évolutives et rapides de l'amplification de gradient.

Terrain-Cette bibliothèque est utilisée pour tracer facilement des graphiques. Cela fonctionne très bien dans les applications Web interactives. Avec cela, nous pouvons créer différents types de graphiques de base comme des courbes, des secteurs, des nuages ​​de points, des cartes thermiques, des tracés polaires, etc. Nous pouvons facilement tracer un graphique de n'importe quelle visualisation que nous pouvons imaginer utiliser Plotly.

Pydot- Pydot est utilisé pour générer des graphiques orientés complexes et non orientés. Il est spécialement utilisé lors du développement d’algorithmes basés sur des réseaux de neurones et des arbres de décision.

Gensim- Il s'agit d'une bibliothèque Python pour la modélisation de sujets et l'indexation de documents, ce qui signifie qu'elle est capable d'extraire les sujets sous-jacents d'un grand volume de texte. Il peut gérer des fichiers texte volumineux sans charger l’intégralité du fichier en mémoire.

PYOD- Comme son nom l'indique, il s'agit d'une boîte à outils Python pour détection des valeurs aberrantes dans les données multivariées. Il donne accès à un large éventail d’algorithmes de détection des valeurs aberrantes. La détection des valeurs aberrantes, également appelée détection des anomalies, fait référence à l'identification d'éléments, d'événements ou d'observations rares qui diffèrent de la distribution générale d'une population.

Cela nous amène à la fin du blog sur les meilleures bibliothèques Python. Nous espérons que vous en bénéficierez de la même manière. Si vous avez d'autres questions, n'hésitez pas à les laisser dans les commentaires ci-dessous et nous vous répondrons dans les plus brefs délais.

Le chemin ci-dessous vous guidera pour devenir un data scientist compétent.

FAQ sur les bibliothèques Python

Lectures complémentaires

1. Qu'est-ce que TensorFlow ? La bibliothèque d'apprentissage automatique expliquée
2. Scikit Learn en apprentissage automatique, définition et exemple
3. Tutoriel d'apprentissage automatique pour les débutants complets | Apprendre l'apprentissage automatique avec Python
4. Tutoriel de science des données pour les débutants | Apprenez le didacticiel complet sur la science des données
5. Tutoriel Python pour les débutants - Un guide complet | Apprendre Python facilement

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• La source: https://www.mygreatlearning.com/blog/open-source-python-libraries/