Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
NumPy est une bibliothèque puissante pour le calcul scientifique en Python. Sa capacité à manipuler et analyser de vastes ensembles de données en fait un choix privilégié pour le traitement des données dans les applications d'intelligence artificielle.
L'un des principaux avantages de NumPy par rapport aux listes Python natives est sa performance. NumPy utilise des tableaux de dimensions fixes, ce qui permet une allocation de mémoire plus efficace et des opérations mathématiques plus rapides. De plus, NumPy dispose de nombreux outils intégrés pour effectuer des opérations mathématiques complexes.
NumPy peut être utilisé pour charger et sauvegarder des données efficacement. Pour charger des données, on peut utiliser des fonctions comme np.loadtxt()
et pour les sauvegarder, np.savetxt()
. Ces fonctions permettent de travailler avec des fichiers textes ou binaires, facilitant ainsi l'importation et l'exportation de données brutes.
python
import numpy as np
data = np.loadtxt('données.txt')
np.savetxt('donnéessortie.txt', data)
NumPy permet de transformer et de manipuler les données de différentes manières. Par exemple, vous pouvez redimensionner un tableau avec reshape()
, concaténer plusieurs tableaux avec concatenate()
, ou extraire des sousensembles de données avec des indexations avancées.
```python
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) newarr = arr.reshape(3, 2)
arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) concatarr = np.concatenate((arr1, arr2))
subset = arr[arr > 3] ```
Les données manquantes sont un problème courant dans le traitement des données. NumPy fournit des fonctionnalités pour gérer les données manquantes facilement, par exemple, en utilisant np.nan
pour représenter les valeurs manquantes et en utilisant des fonctions d'agrégation qui ignorent ces valeurs.
python
arrwithnan = np.array([1, 2, np.nan, 4])
meanvalue = np.nanmean(arrwithnan)
NumPy est couramment utilisé dans des applications pratiques telles que le nettoyage des données, le prétraitement avant l'analyse, et la transformation de données pour les modèles d'intelligence artificielle. Par exemple, lors de la préparation des données pour un algorithme d'apprentissage automatique, NumPy permet d'effectuer une normalisation ou une standardisation des données en quelques lignes de code.
python
data = np.array([[1, 2], [3, 4]])
normalizeddata = (data np.mean(data, axis=0)) / np.std(data, axis=0)
NumPy est une bibliothèque incontournable pour le traitement des données en intelligence artificielle. Sa capacité à effectuer des calculs rapides et à manipuler des ensembles de données de grande taille en fait un outil essentiel pour les scientifiques des données et les ingénieurs en IA.