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Quelles sont les bibliothèques Python utilisées par les data scientists ?

Les bibliothèques Python les plus populaires utilisées par les data scientists sont couvertes dans cet article.

NumPy

NumPy est l'une des bibliothèques Python open source les plus utilisées à des fins scientifiques. calcul. Ses fonctions mathématiques intégrées permettent des calculs ultra-rapides et prise en charge des données multidimensionnelles et des matrices massives. L'algèbre linéaire utilise également de celui-ci. NumPy Array est souvent préféré aux listes car il consomme moins de mémoire et est plus pratique et efficace.

NumPy est un projet open source qui vise à faciliter le calcul numérique avec Python, selon son site Internet. Il a été conçu en 2005 et est basé sur le système numérique et les premiers travaux des bibliothèques Numarray. L'un des principaux avantages de NumPy est qu'il publié sous une licence BSD modifiée, son utilisation sera donc toujours gratuite.

Pandas

Dans le domaine de la science des données, Pandas est une bibliothèque open source largement utilisée. C'est surtout utilisé pour l’analyse, la manipulation et le nettoyage des données. Les pandas permettent une modélisation simple des données et des activités d'analyse de données sans avoir besoin d'un codage approfondi. Les pandas, selon leur site Web, est une analyse de données open source rapide, puissante, polyvalente et simple et outil de manipulation.

Matplotlib

Matplotlib est une boîte à outils de visualisation massive écrite en Python qui peut être utilisée pour créer visualisations statiques et dynamiques. Un nombre important de programmes tiers, y compris diverses interfaces de traçage de niveau supérieur(Seaborn, HoloViews, ggplot, etc.), améliorer et développer les fonctionnalités de Matplotlib

Matplotlib est destiné à être aussi fonctionnel que MATLAB, avec l'avantage supplémentaire d'être Compatible Python. Il a également l’avantage d’être open source et gratuit. Il permet l'utilisateur de visualiser les données à l'aide d'un certain nombre de types de tracés, tels que des nuages de points, des histogrammes, graphiques à barres, graphiques d’erreurs et diagrammes en boîte. De plus, toutes les visualisations peuvent être créées avec seulement quelques lignes de code.

Né de la mer

Seaborn est une interface puissante permettant de créer des statistiques incroyablement attrayantes et perspicaces. les visualisations, qui sont cruciales pour obtenir un aperçu et étudier les données. C'est un autre boîte à outils de visualisation de données Python très appréciée construite sur Matplotlib. Ce module Python a des liens étroits avec les structures de données NumPy et pandas. Le principe fondamental de Seaborn est de normaliser la visualisation dans le cadre de l’exploration et de l’analyse des données. par conséquent, sa cartographie les algorithmes utilisent des trames de données qui incluent des ensembles de données détaillés.

Terrain

Créez des graphiques et des diagrammes interactifs à l'aide du programme open source populaire Plotly. Données les visualisations réalisées avec Plotly peuvent être exportées vers des fichiers HTML, visualisées dans Jupyter des blocs-notes et des applications Web à l'aide de Dash, ou enregistrés dans le cloud. Basé sur l'intrigue Bibliothèque JavaScript (plotly.js).

Sont inclus plus de 40 types différents de graphiques, tels que des nuages de points, des histogrammes, graphiques linéaires, graphiques à barres, diagrammes circulaires, barres d'erreur, boîtes à moustaches, axes multiples, lignes sparklines, dendrogrammes et graphiques tridimensionnels. En plus des outils standards pour les données visualisation, Plotly propose également des options plus spécialisées, telles que des graphiques de contour.

Lorsqu'il s'agit de visualisations interactives ou d'affichages de type tableau de bord, Plotly est un substitut respectable à Matplotlib et Seaborn. Il est désormais disponible pour une utilisation sous le Licence MIT.

Scikit-Learn

Scikit-learn est crucial pour l'apprentissage automatique. En tant que bibliothèque d'apprentissage automatique Python, scikit-learn est largement utilisé. Distribué sous licence BSD, ce logiciel open-source La bibliothèque Python combine les fonctionnalités de NumPy, SciPy et Matplotlib et convient à utilisation dans des environnements commerciaux. Le processus d'analyse des données pour les prévisions futures est réduite et accélérée.

Bien que scikit-learn ait été initialement lancé en 2007 en tant que projet Google Summer of Code, il a depuis été entretenu grâce à des fonds institutionnels et privés.

La meilleure partie de scikit-learn est vraiment très simple à utiliser.

Bibliothèques Python pour l'apprentissage automatique

LumièreGBM

LightGBM est une bibliothèque open source bien connue d'amélioration de dégradé qui utilise algorithmes basés sur des arbres. Il présente les avantages suivants -

  • L'efficacité et la rapidité de la formation ont été améliorées.

  • Réduire l'utilisation de la mémoire

  • une plus grande précision

  • Prise en charge de l'apprentissage parallèle, distribué et GPU

  • Capable de traiter d’énormes quantités de données

Il peut effectuer une classification supervisée ainsi que des problèmes de régression. Pour apprendre plus à propos de ce framework fantastique, visitez leur documentation officielle ou GitHub.

XGBoost

XGBoost est une autre boîte à outils distribuée d'amélioration de gradient largement utilisée avec les objectifs de portabilité, adaptabilité et performances. Il permet d’utiliser l’apprentissage automatique techniques à l’intérieur du cadre d’amélioration du gradient. Sous forme de gradient boosté arbres de décision (GBDT), XGBoost propose une technique parallèle de boosting d'arbres qui peut rapidement et résoudre avec précision une grande variété de problèmes de science des données. Le même code peut résoudre un nombre infini de problèmes dans les environnements distribués majeurs (Hadoop, SGE, MPI).

Le fait que XGBoost puisse aider les individus et les équipes à gagner pratiquement tous les Kaggle La concurrence en matière de données structurées a contribué à sa popularité croissante ces dernières années.

Les autres bibliothèques d'apprentissage automatique en Python incluent CatBoost, Statsmodels et RAPIDES. AI cuDF et cuML, Optuna, etc.

Bibliothèques Python pour le Deep Learning

TensorFlow

L'équipe Brain de Google a créé TensorFlow, une boîte à outils open source populaire pour calcul numérique haute performance essentiel aux études d’apprentissage profond.

TensorFlow est un framework d'apprentissage automatique complet et open source, comme indiqué sur le site Internet du projet. Pour ceux qui travaillent dans le domaine de l'apprentissage automatique, il offre un variété de ressources sous forme d’outils, de cadres et de communautés.

PyTorch

PyTorch est un framework d'apprentissage automatique qui accélère la transition de la recherche du prototypage au déploiement en production. Il s'agit d'une bibliothèque de tenseurs destinée au deep learning sur GPU et CPU considérés comme une alternative à TensorFlow. La popularité de PyTorch a étendu au point où il a battu TensorFlow dans les tendances de Google.

Il a été créé et maintenu par Facebook et est actuellement sous licence BSD.

Kéras

Keras est une interface de programmation d'applications pour l'apprentissage en profondeur développée avec en pensant aux humains, pas aux robots. Keras est conçu en pensant à l'expérience de l'utilisateur, en fournissant des API uniformes et simples, réduisant le nombre de clics requis pour les tâches typiques cas d'utilisation et fournir des signaux d'erreur clairs et réactifs. Version TF 2.0 de TensorFlow fait de Keras l'API par défaut en raison de sa facilité de travail.

Keras fournit un mécanisme plus simple pour exprimer les réseaux de neurones, ainsi que certains des meilleurs outils pour la création de modèles, le traitement d'ensembles de données, la visualisation de graphiques et autres tâches.

Les autres bibliothèques de Deep Learning en Python incluent FastAI, PyTorch Lightning, etc.

Bibliothèques Python pour le traitement du langage naturel

  • NLTK

  • SpaCy

  • Gensim

  • Transformateurs de visage câlins

Conclusion

Nous avons acquis une compréhension de certaines des bibliothèques Python les plus connues parmi des data scientists à travers la lecture de cet article.