Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
NumPy (Numerical Python) est une bibliothèque fondamentale pour la programmation scientifique en Python. Elle permet une manipulation aisée et performante des données, en particulier pour les opérations sur les matrices et vecteurs. NumPy est souvent la première étape pour ceux qui souhaitent entrer dans le monde de l'intelligence artificielle et du machine learning, car elle offre une base solide pour des calculs numériques avancés.
Le tableau multidimensionnel ou ndarray
est la structure de données centrale de NumPy. Contrairement aux listes Python standards, un ndarray
est beaucoup plus efficace pour les calculs numériques en raison de son stockage contigu et de ses optimisations internes. Voici comment créer un tableau NumPy simple :
```python import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(a) ```
Ce code crée un tableau à une dimension. NumPy permet également de créer des matrices à deux dimensions, ce qui est utile pour des opérations plus complexes.
Les matrices sont des tableaux à deux dimensions. Pour créer une matrice avec NumPy, on peut faire comme suit :
python
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(matrix)
Les opérations matricielles comme l'addition, la soustraction, la multiplication et la division élémentparélément sont très faciles avec NumPy. Par exemple, pour multiplier chaque élément de la matrice par 2 :
python
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
result = matrix 2
print(result)
NumPy offre une vaste gamme de fonctions mathématiques. Vous pouvez facilement calculer des statistiques comme la moyenne, la médiane, ou encore des fonctions plus complexes comme la transformation de Fourier. Voici quelques exemples :
python
meanvalue = np.mean(matrix)
stddev = np.std(matrix)
L'avantage principal de NumPy réside dans sa performance. Il utilise des structures de données en C pour le stockage des données, ce qui le rend beaucoup plus rapide que les listes Python pour des opérations mathématiques intensives. De plus, il s'intègre facilement avec d'autres bibliothèques Python comme Pandas et Scikitlearn, formant ainsi une base solide pour les projets de Data Science.
En résumé, NumPy est une bibliothèque puissante et essentielle pour toute personne s'intéressant à la manipulation des données et aux calculs numériques en Python. Sa capacité à traiter efficacement des matrices et des vecteurs en fait un outil incontournable dans le domaine de l'intelligence artificielle et du machine learning.