Numpy

NumPy : découvrez la bibliothèque Python la plus utilisée en Data Science

Laura P

Laura P

4 min

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.

Les caractéristiques principales de 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).

De nombreuses fonctions peuvent être effectuées. Il s’agit d’une alternative à MATLAB.

À quoi sert NumPy ? Les avantages

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.

En effet, un array NumPy est plus petit en taille qu’une liste Python. Alors qu’une liste peut atteindre 20MB, un array ne dépasse pas les 4MB. En plus d’être légers, ces tableaux sont faciles d’accès aussi bien pour la lecture que pour l’écriture.

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.

Pourquoi et comment apprendre NumPy ? Les formations

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.

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