Les 26 meilleures bibliothèques Python à connaître en 2023

L’invention de Guido Van Rossum – Python, qui remonte aux années quatre-vingt, est devenu un véritable outil de changement.

C’est l’un des langages de codage les plus populaires aujourd’hui et il est largement utilisé pour toute une gamme d’applications. Alors, comment créer une application à l’aide de Python ? Découvrons-le.

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. Elles 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, elles constituent une collection de ressources réutilisables, ce qui signifie que chaque bibliothèque a une source racine. C’est le fondement des nombreuses bibliothèques open source disponibles en Python

Qu’est-ce qu’une bibliothèque Python ?

Une bibliothèque Python est une collection de modules contenant des fonctions et des classes qui peuvent être utilisées par d’autres programmes pour effectuer diverses tâches.

Vérification rapide – Cours Python

Liste des 26 bibliothèques Python les plus populaires

Vous trouverez ci-dessous la liste des principales bibliothèques Python :

• Scikit-learn
• NuPIC
• Ramp
• NumPy
• Pipenv
• TensorFlow
• Bob
• PyTorch
• PyBrain
• MILK
• Keras
• Dash
• Pandas
• Scipy
• Matplotlib
• Theano
• SymPy
• Caffe2
• Seaborn
• Hebel
• Chainer
• OpenCV Python
• Theano
• NLTK
• SQLAlchemy
• Bokeh

1. Scikit- learn

Il s’agit d’une bibliothèque d’apprentissage automatique en logiciel libre pour le langage de programmation Python.

Elle peut être utilisée efficacement pour une variété d’applications qui incluent la classification, la régression, le lustrine, la sélection de modèles, le naïf de Bayes, le grade boosting, le K-means 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 construire ses classificateurs. Si vous avez déjà une installation fonctionnelle de NumPy et scipy, la façon la plus simple d’installer scikit-learn est d’utiliser pip.

2. NuPIC

La plateforme Numenta Platform for Intelligent Computing (NuPIC) est une plateforme qui vise à mettre en œuvre un algorithme d’apprentissage HTM et à en faire une source publique. C’est la base des futurs algorithmes d’apprentissage automatique basés sur la biologie du néocortex. Cliquez ici pour consulter leur code sur GitHub.

3. Rampe

Il s’agit d’une bibliothèque Python qui est utilisée pour le prototypage rapide de modèles d’apprentissage automatique. Ramp fournit une syntaxe simple et déclarative pour explorer les caractéristiques, 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

Lorsqu’il s’agit de calcul scientifique, NumPy est l’un des paquets fondamentaux pour Python, fournissant un support pour les grands tableaux multidimensionnels et les matrices ainsi qu’une collection de fonctions mathématiques de haut niveau pour exécuter ces fonctions rapidement.

NumPy s’appuie sur BLAS et LAPACK pour des calculs d’algèbre linéaire efficaces. NumPy peut également être utilisé comme un conteneur multidimensionnel efficace de données génériques.

Les différents paquets d’installation de NumPy peuvent être trouvés ici.

5. Pipenv

L’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 packaging au monde Python. L’objectif cardinal est de fournir 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 divergences de paquets. Les instructions pour installer Pipenv se trouvent ici.

6. TensorFlow

Le cadre d’apprentissage profond le plus populaire de TensorFlow est une bibliothèque logicielle open-source pour le calcul numérique haute performance.

Il s’agit d’une bibliothèque mathématique emblématique et elle 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 version ultérieure ; Raspbian 9.0 ou version ultérieure.

Consultez notre cours gratuit sur Tensorflow et Keras et TensorFlow python. Ce cours vous présentera ces deux frameworks et vous guidera également à travers une démonstration de l’utilisation de ces frameworks.

7. Bob

Développé à l’Institut de recherche Idiap 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 paquets sont disponibles dans Bob pour réaliser tout cela avec une grande efficacité en peu de temps.

8. PyTorch

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 Tensor (comme NumPy) avec une forte accélération GPU et le développement de réseaux neuronaux profonds sur un système d’auto-diffusion sur bande.

PyTorch fournit une excellente plateforme pour exécuter des modèles de Deep Learning avec une flexibilité et une vitesse accrues, construite pour être intégrée profondément à Python.

Vous cherchez à vous lancer dans l’utilisation de PyTorch ? Consultez ces cours PyTorch pour vous aider à vous lancer rapidement et facilement.

9. PyBrain

PyBrain contient des algorithmes pour les réseaux neuronaux qui peuvent être utilisés par des étudiants de niveau débutant tout en pouvant être utilisés pour des recherches de pointe.

L’objectif est d’offrir des algorithmes simples, flexibles mais sophistiqués et puissants pour l’apprentissage automatique avec de nombreux environnements prédéterminés pour tester et comparer vos algorithmes. Chercheurs, étudiants, développeurs, conférenciers, 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 d’affinités. 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++. Pour en savoir plus, cliquez ici.

11. Keras

Il s’agit d’une bibliothèque de réseaux neuronaux open source écrite en Python, conçue pour permettre une expérimentation rapide des réseaux neuronaux profonds. L’apprentissage profond 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 utilisateurs en novembre 2017, Keras a une adoption plus forte dans l’industrie et la communauté de recherche, même par rapport à TensorFlow ou Theano. Avant d’installer Keras, il est conseillé d’installer le moteur backend TensorFlow.

12. Dash

De l’exploration des données au suivi de vos expériences, Dash est comme le frontal du backend analytique Python.

Ce cadre Python productif est idéal pour les applications de visualisation de données particulièrement adaptées à chaque utilisateur Python. La facilité dont nous bénéficions est le résultat d’un effort considérable et exhaustif.

13. Pandas

Il s’agit d’une bibliothèque open-source, sous licence BSD. Pandas permet de fournir une structure de données facile et une analyse de données plus rapide pour Python.

Pour des opérations telles que l’analyse de données et la modélisation, Pandas permet de les réaliser sans avoir besoin de passer à un langage plus spécifique au domaine comme R. La meilleure façon d’installer Pandas est de procéder à l’installation de Conda.

14. Scipy

Il s’agit d’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 paquets d’installation peuvent être trouvés ici. Les paquets de base de Scipy 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 tracés dimensionnels, Matplotlib vole la vedette.

Cette bibliothèque open-source en Python est largement utilisée pour la publication de chiffres de qualité dans divers formats papier et environnements interactifs sur toutes les plateformes. Vous pouvez concevoir des diagrammes, des graphiques, des camemberts, des nuages de points, des histogrammes, des diagrammes d’erreur, etc., avec seulement quelques lignes de code.

Les différents paquets d’installation peuvent être trouvés ici.

16. Theano

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 artisanaux deviennent plus lents.

Theano permet des mises en œuvre rapides du code. Theano peut reconnaître les expressions instables tout en les calculant avec des algorithmes stables, ce qui lui donne une longueur d’avance sur NumPy. Le paquet Python le plus proche de Theano est Sympy Parlons-en.

17. SymPy

Pour toutes les mathématiques symboliques, SymPy est la solution. 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 dans d’autres applications et étendu avec des fonctions personnalisées. Vous pouvez trouver le code source sur GitHub.

18. Caffe2

Le nouveau venu en ville – Caffe2, est un cadre d’apprentissage profond léger, modulaire et évolutif. Il vise à fournir un moyen simple et direct pour vous permettre d’expérimenter l’apprentissage profond. Grâce aux API Python et C++ de Caffe2, nous pouvons créer notre prototype maintenant et l’optimiser plus tard. Vous pouvez commencer à utiliser Caffe2 dès maintenant grâce à ce guide d’installation pas à pas.

19. Seaborn

Lorsqu’il s’agit de la visualisation de modèles statistiques comme les cartes de chaleur, Seaborn fait partie des sources fiables. Cette bibliothèque Python est dérivée de Matplotlib et est étroitement intégrée aux structures de données Pandas. Visitez la page d’installation pour voir comment ce paquetage peut être installé.

20. Hebel

Cette bibliothèque Python est un outil d’apprentissage profond avec des réseaux neuronaux utilisant l’accélération GPU avec CUDA via pyCUDA. À l’heure actuelle, Hebel met en œuvre des réseaux neuronaux feed-forward pour la classification et la régression sur une ou plusieurs tâches. D’autres modèles tels que l’autoencodeur, les réseaux neuronaux convolutionnels et les machines de Boltzman restreintes sont prévus pour l’avenir. Suivez le lien pour explorer Hebel.

21. Chainer

Concurrent de Hebel, ce package Python vise à augmenter la flexibilité des modèles d’apprentissage profond. Les trois principaux domaines d’intérêt de Chainer sont les suivants :

a. Système de transport : Les créateurs de Chainer ont toujours montré un penchant pour les voitures à conduite automatique, et ils ont été 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-sanitaires : 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 autres détails peuvent être trouvés ici.

Voici donc une liste des bibliothèques Python courantes qui valent la peine qu’on y jette un coup d’oeil et, si possible, qu’on s’y familiarise. Si vous pensez qu’une bibliothèque mérite de figurer sur la liste, n’oubliez pas de la mentionner dans les commentaires.

22. OpenCV Python

Open Source Computer Vision ou OpenCV est utilisé pour le traitement des images. Il s’agit d’un paquetage Python qui contrôle des fonctions globales axées sur la vision informatique instantanée. OpenCV fournit plusieurs fonctions intégrées ; avec l’aide de celui-ci, vous pouvez apprendre la vision par ordinateur.

Il permet 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. Vous pouvez l’obtenir ici.

23. Theano

En plus d’être une bibliothèque Python, Theano est également un compilateur optimisant. Il permet d’analyser, de décrire et d’optimiser différentes déclarations mathématiques en même temps. Il utilise des tableaux multidimensionnels, ce qui nous permet de ne pas avoir 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 les calculs 140x plus rapides et peut être utilisée pour détecter et analyser les bugs nuisibles. Vous pouvez l’obtenir ici.

24. NLTK

The Natural Language Toolkit, NLTK, est l’une des bibliothèques Python NLP les plus populaires. Elle contient un ensemble de bibliothèques de traitement qui fournissent des solutions de traitement pour le traitement numérique et symbolique du langage en anglais uniquement.

La boîte à outils est fournie avec un forum de discussion dynamique qui vous permet de discuter et de soulever toute question relative à NLTK.

25. SQLAlchemy

SQLAcademy est une bibliothèque d’abstraction de base de données pour Python qui offre une prise en charge étonnante de toute une série de bases de données et de mises en page. Elle fournit des modèles cohérents, est facile à comprendre et peut être utilisée par les débutants également.

Elle améliore la vitesse de communication entre le langage Python et les bases de données et prend en charge la plupart des plateformes 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

Une bibliothèque de visualisation de données pour Python, Bokeh permet une visualisation interactive. Elle utilise HTML et Javascript pour fournir des graphiques, ce qui la rend fiable pour contribuer aux applications basées sur le Web.

Elle 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.

Bibliothèques Python importantes pour la science des données

Voici une liste de bibliothèques Python intéressantes et importantes qui seront utiles à tous les spécialistes de la science des données. Commençons donc 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.

BeautifulSoup- C’est 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 scraping Web.

statsmodels- Comme son nom l’indique, Statsmodels est une bibliothèque Python qui offre de nombreuses possibilités, comme l’analyse et l’estimation de modèles statistiques, l’exécution de tests statistiques, etc. Elle possède une fonction d’analyse statistique permettant d’obtenir des résultats performants lors du traitement de grands ensembles de données statistiques.

XGBoost- Cette bibliothèque est mise en œuvre dans les algorithmes d’apprentissage automatique dans le cadre du Gradient Boosting. Elle fournit une implémentation haute performance des arbres de décision boostés par gradient. XGBoost est portable, flexible et efficace. Elle fournit des implémentations hautement optimisées, évolutives et rapides du boosting de gradient.

Plotly – Cettebibliothèque est utilisée pour tracer des graphiques facilement. Cela fonctionne très bien dans les applications Web interactives. Grâce à elle, nous pouvons créer différents types de graphiques de base tels que des graphiques linéaires, circulaires, de dispersion, des cartes thermiques, des graphiques polaires, etc. Nous pouvons facilement tracer un graphique de toute visualisation à laquelle nous pouvons penser en utilisant Plotly.

Pydot- Pydot est utilisé pour générer des graphiques complexes orientés et non orientés. Il est spécialement utilisé lors du développement d’algorithmes basés sur les réseaux neuronaux et les 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. Elle peut traiter des fichiers texte volumineux sans charger le fichier entier en mémoire.

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

Ceci nous amène à la fin de ce blog sur les meilleures bibliothèques Python. Nous espérons que vous en tirerez profit. 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.

FAQ sur les bibliothèques Python