Utilisation de Python dans le machine learning et l'IA
Cela est possible quand on utilise le bon langage. Python dispose de paquets ML efficaces, d'outils de visualisation des résultats, et va bien au-delà de l'analyse des données et d'autres fonctionnalités qui profitent à ce domaine d'application.
Dans Python, une bibliothèque est un ensemble logiciel de modules (classes (types d'objets), fonctions, constantes, …) ajoutant des possibilités étendues à Python : calcul numérique, graphisme, programmation internet ou réseau, formatage de texte, génération de documents, …
Compilation de librairies Python sous Windows
En voici les étapes : Identifier votre version de Python, son architecture (32 ou 64 bits) et la version du compilateur utilisé pour le compiler. Télécharger et installer le compilateur identifié au point précédent. Lancer l'installation avec pip.
Anaconda Navigator est une interface visuelle qui aide à lancer les différents API et de gérer les environnements Anaconda. À la fin de l'installation d'Anaconda, on peut lancer Jupyter pour commencer à coder dans un environnement Python.
Pip3 est le gestionnaire de paquets pour le langage Python dans sa version 3. Il est automatiquement intégré lorsque vous installez Python sur votre système d'exploitation, à condition de choisir une version issue de la branche 3.
Il existe également une autre solution pour écrire une application Android en Python : le framework Kivy. Avec ce framework, vous pouvez développer une application qui fonctionne sur la plupart des systèmes d'exploitation, dont Android.
Sur la ligne de commande python, importez d'abord le module pour lequel vous avez besoin d'emplacement. L'emplacement installé est affiché à Location:/home/user/. local/lib/python3. 6/site-packages .
Pour utiliser ce module, il faut d'abord l'importer. Si on trouve ce nom trop long, on peut définir ce qu'on appelle un alias en utilisant le mot-clé as. import matplotlib. pylab as plt permet ainsi d'utiliser une fonction fct en tapant simplement plt.
Le langage Python s'est imposé comme le langage de référence pour les applications de machine learning.
Pour créer une intelligence artificielle, vous pouvez également opter par l'achat d'un livre dédié au python et à l'IA. De nombreux livres sont disponibles et à tous les prix. Certains livres s'adressent aux programmeurs débutants, tandis que d'autres s'adressent à des lecteurs plus confirmés.
Il est utile autant pour les programmeurs, qui développent applications et logiciels, que pour les professionnels de la Data science. En effet, Python est compatible avec n'importe quel système d'exploitation : Windows, macOS, UNIX, Linux…
NumPy est très utile pour effectuer des calculs logiques et mathématiques sur des tableaux et des matrices. Cet outil permet d'effectuer ces opérations bien plus rapidement et efficacement que les listes Python.
La bibliothèque NumPy (http://www.numpy.org/) permet d'effectuer des calculs numériques avec Python. Elle introduit une gestion facilitée des tableaux de nombres. Pour utiliser NumPy, vous devez au préalable vous placer dans un environnement qui comprend cette bibliothèque, voir Introduction à Python.
Pour créer un module, il suffit de programmer les fonctions qui le constituent dans un fichier portant le nom du module, suivi du suffixe « . py ». Depuis un (autre) programme en Python, il suffit alors d'utiliser la primitive import pour pouvoir utiliser ces fonctions.
PyCharm, un IDE propriétaire et open source pour le développement Python. PyScripter, un IDE gratuit et open source pour le développement Python sous Windows. PythonAnywhere, un IDE en ligne avec service d'hébergement Web. Pythonista, un IDE commerciale pour Python sur iOS.
On dit donc que Python est un langage interprété. Il y a deux modes d'utilisation de Python. Dans le mode interactif, aussi appelé mode console, l'interpréteur vous permet d'encoder les instructions une à une. Aussitôt une instruction encodée, il suffit d'appuyer sur la touche ENTER pour que l'interpréteur l'exécute.
pip est l'outil d'installation de prédilection. À partir de Python 3.4, il est inclus par défaut avec l'installateur de Python. Un environnement virtuel est un environnement Python semi-isolé qui autorise les paquets à être installés pour une application particulière, plutôt que d'être installés au niveau du système.
Pip est un système de gestion de paquets utilisé pour installer et gérer des librairies écrites en Python . Vous pouvez trouver une grande partie de ces librairies dans le Python Package Index (ou PyPI). Pip empêche les installations partielles en annonçant toutes les exigences avant l'installation.
Il faut faire appel au module "venv" pour gérer les environnements virtuels. En indiquant le chemin de l'environnement, on le créera. Il ne reste plus qu'à exécuter le script d'activation de l'environnement virtuel pour pouvoir ensuite installer Pandas dans cet environnement.
Spyder sera parfaitement adapté pour des projets de taille intermédiaire orientés data. Il permet de combiner une partie exploration de données et gestion de projet de développement. Si vous avez installez Anaconda, vous avez accès directement à Spyder depuis Anaconda.