Il existe de nombreuses librairies scientifiques pour le langage de programmation Python. Découvrez quelles sont les meilleures, notamment pour la Data Science et le Machine Learning.

Le langage de programmation Python est le plus utilisé pour le développement de logiciels. Toutefois, il s’agit aussi du langage le plus utilisé par les scientifiques et notamment pour la Data Science.

Au quotidien, la plupart des Data Scientists utilisent la programmation en Python. Ce langage est facile à maîtriser et offre de hautes performances, mais c’est surtout son vaste écosystème de librairies qui fait toute la différence.

Une librairie Python est une collection de fonctions et de méthodes aidant à accomplir des tâches spécifiques. Elle permet aux développeurs de gagner un temps précieux.

Il existe des librairies Python pour toutes les différentes étapes de la Data Science comme le Data Mining, l’exploration de données, le Deep Learning ou encore la DataViz. Voici un tour d’horizon des meilleures librairies Python pour la Data Science…

NumPy

NumPy est l’une des bibliothèques python les plus importantes pour le calcul scientifique. Son nom est l’abréviation de « NUMerical PYthon ».

Elle est utilisée massivement pour les applications de Machine Learning et de Deep Learning, car les algorithmes complexes requièrent des opérations sur des tableaux multidimensionnels.

La librairie NumPy prend en charge les objets de tableaux multidimensionnels, et regroupe de nombreux outils permettant de les manipuler. Plusieurs librairies Python sont basées sur NumPy telles que Pandas, Matplotlib ou Scikit-Learn.

Matplotlib

Matplotlib est la librairie la plus populaire pour l’exploration et la visualisation de données en Python. Beaucoup d’autres librairies sont d’ailleurs basées sur celle-ci.

Elle permet de créer et de customiser de nombreux diagrammes et graphiques avec différents thèmes, couleurs et autres options de personnalisation. C’est un outil très pratique pour l’exploration de données dans le cadre d’un projet de Machine Learning ou pour le reporting.

Son API orientée objet permet aussi d’intégrer les visualisations de données à des applications. Matplotlib vous permet de faire des graphiques en 3D, et peut être utilisée pour remplacer MATLAB avec l’avantage d’être gratuite et open source.

python

TensorFlow

Initialement développé par Google Brain, TensorFlow fut relaxé publiquement pour la première fois en 2015. Auparavant , les développeurs et les chercheurs en Deep Learning utilisaient principalement Caffe et Theano.

Grâce à ses nombreux atouts, Tensorflow est rapidement devenue l’une des principales librairies pour le Machine Learning et le Deep Learning. Elle rassemble des outils, des librairies et des ressources dédiées à la recherche et au développement d’application.

Cette librairie est tout particulièrement utilisée pour la reconnaissance d’images et de discours, les applications basées sur du texte, l’analyse de séries temporelles et la détection vidéo.

SciPy

Comme son nom le suggère, la librairie SciPy (Scientific Python) est considérée comme une référence pour le calcul scientifique. On l’utilise massivement dans les domaines des mathématiques, de la science et de l’ingénierie.

Elle offre des capacités similaires à Matlab, mais présente l’avantage d’être gratuite. Cette librairie est basée sur NumPy, et délivre de nombreuses routines numériques notamment pour l’intégration et l’optimisation.

Par ailleurs, SciPy offre des commandes de haut niveau pour la manipulation et la visualisation de données. Le sous-module ndimage est dédié au traitement d’image multidimensionnelle, tandis que des fonctions natives permettent la résolution d’équations différentielles.

BeautifulSoup

La librairie BeautifulSoup pour Python permet le web scraping à partir de documents HTML et XML. Elle détecte automatiquement les encodages, et prend en charge les documents HTML même avec des caractères spéciaux.

Grâce à cet outil, extraire les données à partir de pages web est un jeu d’enfants. Les utilisateurs peuvent collecter les données sur un site web sans CSV ou API, puis les arranger dans le format requis.

Scrapy

Scrapy est un framework Python dédié au web scraping à grande échelle. Il délivre tous les outils nécessaires pour extraire efficacement les données à partir de sites web, pour les traiter et pour les stocker dans une large variété de structures et de formats.

C’est l’un des frameworks de web crawling open-source les plus populaires pour Python. On l’utilise couramment pour extraire les données d’une page web à l’aide de sélectionneurs basés sur XPath.

Cet outil est aussi utilisé pour agréger les données à partir d’APIs. Son interface incite les utilisateurs à écrire du code universel pouvant être réutilisé pour construire des programmes de crawling à grande échelle.

Pandas

Pandas est une librairie polyvalente utilisée pour l’exploration, l’analyse, le nettoyage ou la visualisation de données. Ce package open-source permet de manipuler les données à l’aide du langage Python.

Par ailleurs, Pandas fournit des structures de données rapides et flexibles comme les Data Frames, simplifiant le travail sur es données structurées. On considère souvent cette librairie comme incontournable pour la Data Science au même titre que NumPy et Matplotlib.

Les principales applications de Pandas sont le Data Wrangling, le Data Cleaning et l’ETL (extraction, transformation, chargement) de données. Cette librairie est utilisée dans une large variété de domaines scientifiques et commerciaux, dont les statistiques, la finance ou la neuroscience.

Scikit Learn

Scikit Learn ou SKlearn est une librairie de Data Science très polyvalente. On l’utilise principalement pour fabriquer des modèles de Machine Learning.

Cette librairie Python regroupe de nombreux algorithmes de Machine Learning et outils de modélisation statistique. Elle permet notamment la classification, la régression, le clustering et la réduction de dimensionnalité.

Keras

Keras est une API de Deep Learning écrite en Python, et basée sur TensorFlow. Elle est conçue pour permettre l’expérimentation rapide, et passer d’une idée à un résultat aussi vite que possible.

De nombreux Data Scientists préfèrent Keras à TensorFlow, en raison d’une meilleure expérience utilisateur. Directement développée en Python, elle est facilement compréhensible pour les développeurs. Il s’agit d’une librairie à la fois performante et simple d’utilisation.

Elle regroupe de nombreux ensembles de données déjà étiquetés, pouvant être utilisés pour importer et charger directement. En outre, une large variété de paramètres et layers implémentés simplifient la construction, la configuration, l’entraînement et l’évaluation de réseaux de neurones.

Les modèles de Deep Learning dotés de poids pré-entraînés sont l’une des principales applications de Keras. Ces modèles peuvent être utilisés directement pour élaborer des prédictions ou extraire leurs caractéristiques sans avoir à créer ou entraîner son propre nouveau modèle.

PyTorch

Aux yeux de nombreux Data Scientists, PyTorch est le meilleur framework de Deep Learning. Que l’on partage ou non cet avis, force est d’admettre que cette librairie a permis de faire avancer la recherche dans le domaine du Deep Learning en rendant les modèles plus rapides et moins chers.

Cette librairie basée sur Python offre vitesse et flexibilité, grâce à l’exploitation des cartes graphiques et GPU. On l’utilise notamment pour la création de réseaux de neurones profonds.

Vous connaissez désormais les principales librairies scientifiques pour Python. Ce langage de programmation à la fois simple et performant est idéal pour le Machine Learning et la Data Science, et de nouvelles librairies continueront d’apparaître au fil des années à venir…

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