Numpy est une bibliothèque fondamentale de l’écosystème Python qui améliore considérablement la manipulation des données et l’informatique scientifique. En fournissant des outils puissants pour des calculs à haute performance, il débloque le potentiel d’opérations numériques efficaces, ce qui rend les tâches complexes plus gérables dans des domaines allant de la science des données à l’intelligence artificielle.
Qu’est-ce que Numpy?
Numpy, abréviation de Python numérique, est une bibliothèque open source conçue pour faciliter une variété de calculs mathématiques et scientifiques dans Python. Ses capacités s’étendent à la gestion de grands ensembles de données et à des calculs complexes efficacement. Avec des fonctionnalités qui rationalisent la manipulation des données et les tâches mathématiques, Numpy sert de pilier critique pour de nombreuses bibliothèques scientifiques et analytiques à Python.
Fonctions
Numpy fournit des fonctionnalités de haut niveau qui permettent aux utilisateurs de travailler avec des tableaux et des matrices multidimensionnels. La bibliothèque prend en charge une vaste gamme d’opérations mathématiques, ce qui le rend adapté à diverses applications nécessitant un calcul rigoureux et une analyse des données.
Histoire
Numpy est originaire en 2005, évoluant à partir d’une bibliothèque antérieure appelée Numeric. Depuis lors, il a grandi grâce aux contributions de la communauté scientifique, améliorant continuellement ses offres et maintenant la pertinence dans les environnements informatiques modernes.
Différence entre les tableaux Numpy et les listes de python
Bien que les tableaux Numpy et les listes de python puissent stocker des données, elles diffèrent considérablement en fonctionnalité et en performances.
Listes de python
Les listes Python sont polyvalentes mais principalement conçues pour le stockage de données à usage général. Ils peuvent stocker des types de données hétérogènes mais n’ont pas les opérations mathématiques efficaces que Numpy fournit.
Tableaux numpy
Les tableaux Numpy, en revanche, nécessitent que les éléments soient du même type de données, ce qui améliore les performances. Cette homogénéité permet à Numpy d’exécuter des opérations plus rapidement que leurs homologues de liste, en particulier lorsqu’ils traitent de grands ensembles de données.
Arrays en n dimension (ndarrays)
La structure de données de base de Numpy est le «ndarray», qui représente le tableau N dimensionnel.
Définition
Un `ndarray ‘est un tableau de taille fixe qui contient des données uniformément typées, offrant une structure robuste pour la représentation numérique des données.
Dimensions
Ces tableaux prennent en charge les configurations multidimensionnelles – en ce qui concerne les données en deux dimensions (matrices), trois dimensions (tenseurs) ou plus, permettant une modélisation mathématique complexe.
Attributs
Les attributs clés de «ndarrays» incluent «Shape», qui décrit les dimensions du tableau, et «dtype», qui indique le type de données de ses éléments.
Exemple
Voici comment créer un tableau Numpy bidimensionnel:
python
Importer Numpy comme NP
array_2d = np.array ([[1, 2], [3, 4]])
Manipulation des tableaux et opérations mathématiques
Numpy simplifie diverses opérations mathématiques et manipulations de réseau.
Indexage
L’indexation dans les tableaux Numpy est basée sur zéro, ce qui signifie que le premier élément est accessible avec l’index 0. Cette familiarité s’aligne bien avec les programmeurs provenant d’autres langues.
Fonctions mathématiques
Numpy comprend également une gamme de fonctions mathématiques qui facilitent les opérations sur des tableaux, tels que:
- Ajout: Ajout d’éléments des tableaux.
- Soustraction: Soustraction par élément des tableaux.
- Multiplication: Multiplication par élément des tableaux.
- Division: Division des tableaux d’éléments.
- Exponentiation: Élever des éléments aux pouvoirs.
- Multiplication matricielle: Opérations combinées de lignes et de colonnes.
Exemple d’addition
Par exemple, l’ajout de deux tableaux numpy peut être fait comme ceci:
python
array1 = np.array ([1, 2, 3])
array2 = np.array ([4, 5, 6])
résultat = array1 + array2 # la sortie sera [5, 7, 9]
Fonctions de la bibliothèque
Numpy propose plus de 60 fonctions mathématiques, couvrant divers domaines comme la logique, l’algèbre et le calcul, permettant aux utilisateurs d’effectuer des calculs complexes avec facilité.
Applications communes de Numpy
La polyvalence de Numpy le rend applicable dans divers domaines.
Science des données
Dans la science des données, il joue un rôle crucial dans la manipulation, le nettoyage et l’analyse des données, permettant aux scientifiques des données d’exprimer efficacement les relations de données complexes.
Informatique scientifique
Ses capacités s’étendent à l’informatique scientifique, en particulier pour résoudre les équations différentielles et effectuer des opérations matricielles, qui sont vitales pour les simulations.
Apprentissage automatique
Numpy est fondamental pour diverses bibliothèques d’apprentissage automatique comme TensorFlow et Scikit-Learn, fournissant des structures de données efficaces pour les modèles de formation.
Traitement du signal / de l’image
Dans le traitement du signal et de l’image, Numpy facilite la représentation et la transformation de grands réseaux de données, ce qui rend les améliorations plus gérables.
Limites de Numpy
Malgré ses forces, Numpy a des limites.
Flexibilité
Une limitation est sa flexibilité réduite, car elle se concentre principalement sur les types de données numériques. Cette spécialisation peut être un inconvénient des applications nécessitant divers types de données.
Données non numériques
Les performances de Numpy ne sont pas optimisées pour les types de données non nucères, ce qui le rend moins adapté aux projets impliquant du texte ou d’autres formes non nucléaires.
Performance sur les modifications
Une autre contrainte est son inefficacité dans la gestion des modifications dynamiques des tableaux. L’ajustement de la taille ou de la forme d’un tableau peut souvent entraîner des ralentissements de performances.
Installation et importation Numpy
Commencer avec Numpy nécessite quelques étapes.
Pré-requis
Avant d’installer Numpy, assurez-vous que Python soit déjà configuré sur votre système, car la bibliothèque est construite spécifiquement pour une utilisation avec Python.
Méthodes d’installation
Vous pouvez installer Numpy à l’aide de conda ou de pip. Voici comment:
Utilisation de PIP: Ouvrez votre terminal ou votre invite de commande et exécutez:
frapper
pip installer Numpy
Utilisation de conda: Si vous préférez conda, utilisez la commande suivante:
frapper
Conda installer Numpy
Importation
Après l’installation, l’importation de Numpy dans votre code Python est simple. Utilisez la commande suivante au début de votre script:
python
Importer Numpy comme NP
Cette pratique suit la convention communautaire et vous permet d’utiliser «NP» comme alias tout en accédant aux fonctions et fonctionnalités numpy.
