Les 12 meilleures bibliothèques Python pour la science des données en 2022

Le langage de programmation Python est devenu l'un des langages de programmation les plus utilisés pour résoudre les problèmes, les défis et les tâches de la science des données. Les bibliothèques Python se sont avérées être les bibliothèques les plus utiles pour les développeurs pour coder les algorithmes de science des données. Jetons un coup d'œil aux douze bibliothèques Python les plus populaires

Bibliothèques Python les plus importantes

1. NumPy

NumPy est un package de bibliothèque critique dans le domaine des applications scientifiques. Cela peut aider un développeur à traiter de grandes matrices et des tableaux multidimensionnels. Il dispose également d'une vaste collection de méthodes implémentées et de fonctions mathématiques de haut niveau, ce qui crée la possibilité pour un développeur d'exécuter plusieurs opérations à l'aide de ces objets.

Cette bibliothèque a reçu un nombre considérable de mises à niveau et d'améliorations dans le passé, notamment la résolution de problèmes de compatibilité et la correction de bogues. La gestion des fichiers est également possible dans n'importe quel encodage à l'aide de certaines fonctions également disponibles en Python.

2. SciPy

SciPy est une autre bibliothèque Python pratique pour effectuer des calculs scientifiques. Cette bibliothèque est basée sur la bibliothèque NumPy et augmente les capacités de NumPy. La structure de données de SciPy est implémentée par NumPy et est un tableau multidimensionnel. Ce package contient divers outils qui peuvent aider un développeur à résoudre de nombreuses tâches telles que le calcul intégral, la théorie des probabilités, l'algèbre linéaire, etc.

SciPy a également reçu une amélioration significative de la construction, ce qui a permis une intégration continue dans divers systèmes d'exploitation, de nouvelles méthodes et fonctions. Ses derniers optimiseurs mis à jour sont également très importants avec les fonctions LAPACK et BLAS.

3. Les pandas

Pandas Python Library dispose d'une grande variété d'outils d'analyse et fournit également des structures de données de haut niveau. Il a une excellente capacité à traduire des opérations de nature composée avec des données en une ou deux commandes seulement. C'est l'une des principales fonctionnalités de la bibliothèque Pandas.

Il existe plusieurs méthodes intégrées dans Pandas qui peuvent être utilisées pour la fonctionnalité de séries chronologiques, combinant les données, le filtrage et le regroupement avec des indicateurs de vitesse. Les nouvelles versions de la bibliothèque pandas ont apporté plusieurs améliorations significatives à la bibliothèque pandas dans des domaines tels que la prise en charge de l'exécution d'opérations de types personnalisés, une sortie plus appropriée pour appliquer la méthode, le tri et le regroupement des données.

4. Modèles de statistiques

Statsmodels est l'un des principaux modules Python dans lequel un développeur peut trouver de nombreuses opportunités pour effectuer le test statistique, l'estimation de modèles statistiques, l'analyse de données statistiques et bien d'autres. Un développeur peut explorer de nombreuses possibilités de traçage et mettre en œuvre de nombreuses méthodes d'apprentissage automatique. La bibliothèque StatsModels s'enrichit et évolue continuellement avec de nouvelles opportunités au fil du temps.

Dans les versions les plus récentes de Pandas, on peut trouver de nouvelles méthodes multivariées telles que des mesures répétées dans ANOVA, MANOVA et l'analyse factorielle. Dans la nouvelle version, un développeur d'apprentissage automatique peut également trouver de nouveaux modèles de comptage tels que NegativeBinomialP, des modèles gonflés à zéro et GeneralizedPoisson ainsi que des améliorations de séries chronologiques.

5. Matplotlib

Matplotlib Python Library peut aider un développeur à créer divers graphiques et diagrammes tels que des graphiques de coordonnées non cartésiennes, des nuages ​​de points, des histogrammes, des diagrammes bidimensionnels et bien d'autres. De nombreuses bibliothèques de traçage sont créées pour fonctionner en coordination avec la bibliothèque matplotlib.

Dans la dernière mise à jour de la version pour l'amélioration, on peut trouver de nouveaux changements dans les légendes, les polices, les tailles, les couleurs, le style, etc. alignement des légendes des axes automatiquement.

6. Seaborn

Seaborn est une API de haut niveau qui s'appuie sur la bibliothèque de matplotlib qui contient des paramètres par défaut très appropriés pour traiter les graphiques. Un développeur peut également utiliser la riche galerie de visualisation de Seaborn, qui comprend également des types complexes tels que des diagrammes de violon, des tracés conjoints, des diagrammes de violon et bien d'autres.

Dans les nouvelles mises à jour de la bibliothèque Seaborn, il s'agissait principalement de corriger des bogues. De plus, dans la nouvelle version de Seaborn, des options et des paramètres sont ajoutés à la visualisation et la compatibilité a été améliorée entre les backends améliorés de matplotlib interactif et PairGrid ou FacetGrid.

7. Intrigue

Plotly est un package Python Library qu'un développeur peut utiliser pour créer rapidement des graphiques raffinés. Il est également conçu pour fonctionner et s'adapter aux applications Web interactives. Plotly propose des galeries de visualisation étonnantes telles que des graphiques 3D, des tracés ternaires, des graphiques de contour et bien d'autres. Il existe maintenant de nouvelles fonctionnalités dans la bibliothèque Plotly python qui ont apporté la prise en charge de l'intégration de la diaphonie, de l'animation et des «vues à liens multiples» en raison des améliorations continues des nouvelles fonctionnalités et des nouveaux graphiques.

8. Bokeh

La bibliothèque Bokeh est une bibliothèque Python qui utilise des widgets JavaScript pour créer des visualisations évolutives et interactives dans le navigateur. Il existe de nombreuses fonctionnalités utiles dans la bibliothèque Bokeh de Python, telles que la définition de rappels, l'ajout de widgets, des capacités d'interaction sous la forme de liaisons de tracés, des possibilités de style ainsi que de nombreuses collections polyvalentes de graphiques. Bokeh possède de nombreuses capacités interactives améliorées telles que des améliorations de champ d'info-bulle personnalisées, un petit outil de zoom ainsi que la rotation des étiquettes d'une coche catégorielle.

9. Pidot

La bibliothèque Pydot est une bibliothèque python utilisée pour générer des diagrammes complexes non orientés et orientés. Il est écrit uniquement en langage Python et constitue une interface avec Graphviz. Pydot devient très utile dans la construction d'algorithmes basés sur des arbres de décision et de réseaux de neurones en permettant d'afficher la structure des graphes.

10. Scikit-apprendre

Si un développeur Data Science souhaite travailler avec des données, alors Scikit-learn est l'une des meilleures bibliothèques pour cela. Cette bibliothèque peut également fournir des algorithmes pour l'exploration de données tels que la sélection de modèles, la réduction de la dimensionnalité, la classification, la régression, le clustering, ainsi que de nombreux algorithmes pour l'apprentissage automatique standard. De nombreuses améliorations ont été apportées à cette bibliothèque, notamment des améliorations dans la validation croisée. Scikit-learn offre désormais la possibilité d'utiliser plusieurs métriques.

11. TensorFlow

TensorFlow est l'un des frameworks les plus populaires pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur qui a été développé par Google dans Google Brain. On peut utiliser plusieurs ensembles de données pour créer des réseaux de neurones artificiels à l'aide de ce cadre. Il existe de nombreuses applications utiles de TensorFlow telles que la reconnaissance vocale, l'identification d'objets et bien d'autres. Un développeur d'apprentissage automatique peut également trouver de nombreux assistants de couche utiles tels que skflow, tf-slim, tflearn, etc. en plus de TensorFlow standard.

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12. Kéras

Keras est l'une des meilleures bibliothèques python, qui est très conviviale et a une excellente capacité à travailler avec d'énormes données et des réseaux de neurones profonds. On peut également utiliser MxNet et CNTK comme backends et s'exécuter sur Theano et TensorFlow. De nombreuses améliorations fonctionnelles ont été apportées aux améliorations de l'API, à la documentation, à la convivialité et aux performances de Keras dans la nouvelle version de mise à jour avec de nouvelles fonctionnalités telles que les réseaux à normalisation automatique, la nouvelle application MobileNet, la couche Conv3DTranspose, etc.

Conclusion

La science des données est le domaine de l'informatique qui connaît la croissance la plus rapide. La science des données est un mélange de mathématiques, de statistiques et d'algorithmes de calcul. Ce sont les bibliothèques Python couramment utilisées pour les implémentations de science des données.