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Des bibliothèques Python pour la science de donnée

Une raison de cet énorme succès de Python dans la science des données est son support de bibliothèque étendu pour la science et l’analyse des données. Il existe de nombreuses bibliothèques Python qui contiennent une multitude de fonctions, d’outils et de méthodes pour gérer et analyser les données. Chacune de ces bibliothèques à un objectif particulier avec certaines bibliothèques gérant des données images et textuelles, l’exploration des données, les réseaux de neurones, la visualisation des données, etc.




 

NumPy


NumPy est la base de SciPy, qui n’est rien d’autre qu’un ensemble de bibliothèques Python pour des calculs scientifiques. Il est beaucoup plus adapté pour les problématiques qui requièrent l’usage des matrices ou des tableaux multidimensionnels, comme la Data Science, l’ingénierie, les mathématiques ou encore les simulations.



 

Qu'est-ce que Dash ?


Dash est un Framework python créé par plotly pour créer des applications

web interactives.

Dash est écrit en haut de Flask, Plotly.js et React.js. Avec Dash, vous

n'avez pas besoin d'apprendre HTML, CSS et Javascript pour créer des

tableaux de bord interactifs, vous n'avez besoin que de python. Dash est open

source et les applications créées à l'aide de ce Framework sont visualisées sur le

navigateur Web.

Avec Dash, vous n'avez pas besoin d'apprendre HTML, CSS et Javascript

pour créer des tableaux de bord interactifs, vous n'avez besoin que de python.




 

Seaborn


Seaborn est une bibliothèque de visualisation étonnante pour le traçage de

graphiques statistiques en Python. Il fournit de beaux styles par défaut et des

palettes de couleurs pour rendre les tracés statistiques plus attrayants. Il est

construit sur le dessus de la bibliothèque matplotlib et également étroitement

intégré aux structures de données de pandas.

Seaborn vise à faire de la visualisation l'élément central de l'exploration et de

la compréhension des données. Il fournit des API orientées ensemble de

données, afin que nous puissions basculer entre différentes représentations

visuelles pour les mêmes variables pour une meilleure compréhension de

l'ensemble de données



 

Bokeh


Bokeh est une bibliothèque de visualisation de données en Python qui fournit des graphiques et des tracés interactifs hautes performances. La sortie Bokeh peut être obtenue dans divers supports tels que notebook, HTML et serveur. Il est possible d’intégrer des graphiques Bokeh dans les applications Django et Flask.

Bokeh fournit deux interfaces de visualisation aux utilisateurs :

  • Bokeh.models : une interface de bas niveau qui offre une grande flexibilité aux développeurs d’applications.

  • Bokeh.plotting : une interface de haut niveau pour créer des glyphes



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