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NumPy est une bibliothèque de calcul scientifique en langage Python. Elle est utilisée par des scientifiques du monde entier, et notamment les Data Scientists. Découvrez comment fonctionne cet outil open-source, et pourquoi il simplifie l'analyse de données et le Machine Learning.
Le calcul numérique en langage Python a longtemps été une tâche lente et fastidieuse. C'est en 2005 que le développeur Travis Oliphant a une idée de génie : il modifie la bibliothèque Numeric du langage Python datée de 1995, et la combine avec sa principale concurrente Numarray.
C'est ainsi que NumPy a vu le jour. Cette puissante bibliothèque open-source pour Python permet de prendre en charge de larges tableaux multidimensionnels, aussi appelés matrices ou tensors.
De plus, Numpy propose une alternative à la programmation MATLAB avec une vaste collection de fonctions mathématiques, prêtes à appliquer à ces tableaux. Ces fonctions incluent l'algèbre linéaire basique, la simulation aléatoire, la transformation de Fourier, les opérations trigonométriques ou encore les opérations statistiques.
Aujourd'hui, NumPy est la principale bibliothèque pour l'informatique scientifique. Elle est utilisée massivement pour les opérations mathématiques optimisées sur de larges tableaux.
De nombreux contributeurs du monde entier participent à l'amélioration de ce projet open source. NumPy sert aussi de base à d'autres bibliothèques Python, telles que Pandas, Scikit-learn ou encore SciPy.
Comment fonctionne NumPy ?
NumPy structure les données sous la forme d'un tableau multidimensionnel. C'est sa principale particularité.
Ce tableau ndarray représente une grille de valeur, et contient une collection d'éléments de type similaire. Au sein d'un ndarray, chaque élément comprend un bloc de mémoire de même taille. Chacun de ces blocs est identifié de la même manière. Ceci permet une manipulation des données rapide, simple et efficace pour le calcul scientifique.
La bibliothèque NumPy est idéale pour toutes les opérations logiques et mathématiques sur de larges tableaux et matrices. Elle permet d'effectuer une large gamme de fonctions numériques très efficacement, et simplifie les procédures de codage.
NumPy et la Data Science
En utilisant NumPy, les Data Scientists profitent à la fois de la maniabilité de Python et d'une optimisation digne de C. C'est ce qui permet une réalisation rapide de code efficace pour l'analyse de données exploratoire et la construction de modèle.
Cette synergie est indispensable pour le prototypage rapide d'algorithmes, nécessaire à la réussite des projets d'informatique scientifique modernes. C'est pourquoi NumPy est devenu le principal outil de manipulation de données multi-dimensionnelles en Python.
Les opérations sur des tableaux NumPy sont beaucoup plus rapides que les listes Python, car ces tableaux sont des compilations de types de données similaires densément groupés sur la mémoire.
Au contraire, une liste Python peut contenir divers types de données et place des contraintes additionnelles sur le système lors des calculs. Ainsi, les opérations sur les tableaux NumPy sont beaucoup plus efficaces et requièrent moins de code. C'est un atout crucial pour l'informatique scientifique, car la taille et la vitesse ont une importance majeure.
Pour toutes ces raisons, NumPy compte parmi les outils incontournables de la Data Science et du Machine Learning. Les Data Scientists doivent impérativement le maîtriser !
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