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NumPy : la bibliothèque Python la plus utilisée en Data Science

Numpy

NumPy est une bibliothèque Python couramment utilisée pour la Data Science. Découvrez tout ce que vous devez connaître pour la maitrîser.

La Data Science repose sur des calculs scientifiques d’une haute complexité. Pour effectuer ces calculs, les Data Scientists ont besoin d’outils puissants. La bibliothèque NumPy pour Python compte parmi ces précieuses ressources.

Qu'est-ce que NumPy ?

Le terme NumPy est en fait l’abréviation de  » Numerical Python « . Il s’agit d’une bibliothèque Open Source en langage Python. On utilise cet outil pour la programmation scientifique en Python, et notamment pour la programmation en Data Science, pour l’ingénierie, les mathématiques ou la science.

Cette bibliothèque est très utile pour effectuer des opérations mathématiques et statistiques en Python. Elle fonctionne à merveille pour la multiplication de matrices ou de tableaux multidimensionnels. L’intégration avec C/C++ et Fortran est très facile.

Comment fonctionne NumPy ?

Cette plateforme comprend des objets multidimensionnels dans des  » arrays « , et un package regroupant des outils d’intégration pour l’implémentation Python. Pour faire simple, NumPy est un mélange entre C et Python qu’on utilise en alternative à la programmation MATLAB traditionnelle.

Les données, sous forme de nombres, sont traitées en tant qu’arrays (tableaux) pour des fonctions multidimensionnelles et des opérations de réarrangement. Il s’agit d’un outil très utilisé dans le domaine de la Data Science.

Parmi les nombreuses bibliothèques en Python, Numpy fait partie des plus utilisées. Pour cause, de nombreuses techniques de Data Science requièrent des tableaux et matrices de vaste envergure et des calculs complexes afin d’extraire de précieuses informations à partir des données. Ce processus est simplifié par NumPy grâce à des fonctions mathématiques diverses et variées.

Bien que basique, c’est l’une des bibliothèques Python les plus importantes pour le calcul scientifique. En outre, d’autres bibliothèques dépendent fortement des arrays NumPy qu’elles utilisent comme inputs et outputs (entrée et sortie de données). Ainsi, TensorFlow et Scikit apprennent à utiliser les arrays NumPy pour calculer les multiplications de matrices.

Au-delà, NumPy offre aussi des fonctions permettant aux développeurs d’effectuer des fonctions mathématiques et statistiques basiques ou avancées sur des arrays et des matrices multidimensionnelles avec peu de lignes de code.

La structure de données  » ndarray «  ou  » n-dimensional array  » est la principale fonctionnalité de NumPy. Ces tableaux ont la particularité d’être homogènes, et tous les éléments doivent donc être du même type.

De manière générale, les arrays NumPy sont plus rapides que les listes Python. Toutefois, sachant qu’il n’est possible de stocker que les données du même type dans chaque colonne, les listes Python sont plus flexibles.

Pour utiliser NumPy il faut tout d’abord importer la librairie, le plus souvent celle-ci est utilisée sous son alias « np » qui facilite son utilisation.

Ici on peut voir un exemple de tableau (arrays). Les crochets servent à délimiter les listes d’éléments dans le tableau, comme l’on peut voir ici ou on a d’abord [0,1,2,3] qui représente notre première dimension.

Il est aussi possible de créer son tableau en utilisant la fonction np.array() de Numpy.

A partir de notre liste L que nous avons créé nous pouvons la transformer en un array numpy. Il ne faut pas oublier que les arrays NumPy ne peuvent prendre qu’un type de donnée à la fois, contrairement aux listes qui elles peuvent mélanger valeurs numériques et caractères.

Cette fois-ci notre tableau est multidimensionnel, c’est-à-dire que celui-ci sera composé de plusieurs listes délimitées par une virgule. En utilisant l’attribut shape de notre tableau, on voit qu’on a un tableau de 4×4. Les tableaux sont comparables à des matrices (2d), et un tableau d’une seule dimension à un vecteur (1d). Il est possible aussi de faire des listes de matrices (3d), ce format est notamment utilisé pour le traitement d’image, la troisième dimension étant la couleur (RGB pour Red,Green,Blue).

On peut utiliser l’attribut Dot des tableaux Numpy pour faire une multiplication matricielle, cependant l’opérateur @ est la façon recommandée par numpy pour faire celle-ci malgré que l’attribut Dot donne le même résultat.

De manière générale, les arrays NumPy sont plus rapides que les listes Python. Toutefois, sachant qu’il n’est possible de stocker que les données du même type dans chaque colonne, les listes Python sont plus flexibles.

Ici nous pouvons constater que numpy est approximativement 35 fois plus rapide en moyenne que les listes pythons pour des opérations de sommes.

A quoi sert Numpy ?

Pour résumer NumPy, voici ses caractéristiques principales. Il s’agit d’une combinaison entre C et Python, reposant sur des tableaux de données multidimensionnels et homogènes : les Ndarrays (ndimensional arrays).

Comme sur MATLAB, le type de base est un tableau multidimensionnel, ce qui permet d’accélérer la vitesse de calcul sur les matrices. Même s’il existe des différences de syntaxe, le comportement reste similaire entre NumPy et MATLAB. A l’aide des autres librairies Python, notamment Scikit-Learn, Numpy permet à Python d’être le langage de prédilection en Data Science.

NumPy est l’un des packages les plus utilisés pour le calcul scientifique en Python. Il fournit un objet de tableau multidimensionnel, et des variations telles que les masques et les matrices pouvant être utilisés pour diverses opérations mathématiques.

Cet outil est compatible avec de nombreux autres packages Python populaires, dont pandas et matplotlib. Sa popularité est due au fait que sa vitesse est supérieure aux tableaux Python classiques, grâce au code C pré-compilé et optimisé.

En outre, les tableaux et opérations sont vectorisés ce qui signifie qu’il n’y a pas de looping explicite ou d’indexing dans le code. Ainsi, le code est plus lisible et similaire à la notation mathématique standard.

On peut utiliser NumPy pour créer une matrice identité à l’aide de la fonction NumPy Identity. Cet outil permet de créer des tableaux de dimensions en tout genre.

Au sein d’un array NumPy, le premier axe est l’axis 0. Il est possible d’ajouter des éléments dans les tableaux, permettant d’assembler des vecteurs et des matrices.

Une large variété de types de données est prise en charge par les tableaux NumPy, et toutes sortes de calculs numériques peuvent être effectués.

En outre, il est possible de convertir un array NumPy en liste de strings, en liste de tuples ou en liste de listes. À l’inverse, les listes peuvent être converties en array, en matrice, en ndarray, en string ou en CSV.

De manière générale, NumPy permet d’effectuer facilement de nombreuses opérations mathématiques très utilisées dans le calcul scientifique comme la multiplication vecteur-vecteur, matrice-matrice ou matrice-vecteur.

Ce package permet aussi les opérations sur les vecteurs et matrices comme l’addition, la soustraction, la multiplication ou la division par un nombre. On peut aussi effectuer des comparaisons, appliquer des fonctions aux vecteurs et matrices, ou encore des opérations de réduction et de statistiques.

Quels sont les avantages de NumPy ?

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.

Les arrays NumPy présentent des avantages par rapport aux listes Python traditionnelles. Ils utilisent tout d’abord moins de mémoire et moins d’espace de stockage, ce qui représente le principal point fort.

De plus, NumPy offre de meilleures performances en termes de vitesse d’exécution. Son utilisation est néanmoins plus simple et plus pratique.

Par ailleurs, il s’agit d’un outil open source, utilisable totalement gratuitement. Il repose sur Python qui est un langage de programmation extrêmement populaire avec de nombreuses bibliothèques de haute qualité pour n’importe quelle tâche. Enfin, il est très facile de connecter du code C existant à l’interpréteur Python

Quelle formation pour apprendre à utiliser Numpy ?

À l’heure actuelle, Python est le langage de programmation le plus en vogue dans le domaine de l’informatique. La maîtrise de ce langage offre de nombreuses opportunités de carrière, et ce partout dans le monde.

Ce langage de programmation de haut niveau présente de nombreux avantages, notamment sa syntaxe concise. C’est l’un des meilleurs outils pour la création de scripts dynamiques, pour le développement web, le développement d’applications et pour la Data Science.

Dans ce contexte favorable, apprendre à manier Python et NumPy peut vous ouvrir de nombreuses portes. Pour acquérir ces compétences, vous pouvez opter pour les formations DataScientest.

En effet, NumPy est au coeur du module Programmation de nos formations Data Analyst et Data Scientist. Il est aussi au programme de notre formation Data Management, dans le module d’introduction à Python. Ces trois formations vous permettent d’accéder aux métiers de la Data Science.

Toutes nos formations peuvent être effectuées en Formation Continue ou en BootCamp. Elles adoptent une approche innovante de  » blended learning  » alliant présentiel et distanciel.

Nos parcours peuvent être financés par le biais du Compte Personnel de Formation, ou bien par Pôle Emploi via l’AIF. À l’issue du parcours, les apprenants reçoivent un diplôme certifié par l’Université de la Sorbonne.

Parmi les alumnis, 93% ont trouvé du travail immédiatement après le cursus. Ne perdez plus une seconde, et apprenez à manier Python et NumPy à travers nos différentes formations en Data Science !

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