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NumPy est un terme tiré de « Numerical » et de « Python ». Il a été créé par Travis Oliphant en 2005. À l’origine, il s’appelait Numeric, la première version d’un ensemble de méthodes numériques (similaires à Matlab) pour Python développé par Jim Hungunin.
* Publication sponsorisée
Il s’agit d’une bibliothèque externe de niveau de base en Python utilisée pour les opérations mathématiques. Elle évite entre autres les lenteurs d’exécution en utilisant des tableaux multidimensionnels. Pour ce faire, elle fait usage de fonctions facilitant la manipulation de tableaux. En ce sens, l’utiliser permet de convertir différents algorithmes en fonctions à appliquer sur des tableaux.
Aujourd’hui, NumPy est l’une des bibliothèques Python offrant un large éventail d’applications dans plusieurs domaines. Il s’agit d’une bibliothèque très diversifiée qui a un large éventail d’applications dans d’autres secteurs. Elle sert également de base pour d’autres bibliothèques Python. Il existe en effet différents cas d’utilisation de NumPy. Nous allons vous présenter quelques-uns des plus courants.
Les utilisations de NumPy
Comme évoqué précédemment, NumPy est très pratique si vous cherchez à faire des opérations mathématiques et logiques sur des tableaux et matrices complexes. Grâce à ses nombreuses fonctionnalités, vous pouvez exécuter un large éventail de fonctions numériques.
Il est important de considérer le fait que NumPy est la bibliothèque la plus utilisée en Data Science. Par exemple, sur les procédures de codage, elle simplifie les tâches en fournissant un accès en ligne à toutes ses informations et en fonctionnant de pair avec d’autres bibliothèques Python. Si vous désirez savoir les 5 principaux cas d’usage de NumPy, notamment en Data Science, les voici.
1. Analyse de données
De nombreuses bibliothèques Python sont utiles pour les Data Scientists. Et. Ses principaux atouts dans ce domaine sont les opérations d’analyse et de fonctions numériques, le retour de statistiques descriptives et les modèles d’apprentissage automatique ainsi que les formules mathématiques. Il est également utile pour la création de tableaux NumPy, l’utilisation de la diffusion, l’accès aux valeurs et la manipulation des tableaux.
2. Développement Web
S’il y a un langage de programmation très utilisé, c’est bien Python, que ce soit pour le développement Web avec le Framework Web Pyramid ou encore avec Django et Flask. Ces frameworks incluent des bibliothèques standard. Par conséquent, il est plus simple et efficace d’intégrer des protocoles.
3. Création et utilisation de tableaux à N dimensions
NumPy est la bibliothèque Python principalement utilisée pour la création et le déploiement de tableaux.
Il faut savoir qu’il existe différents types de structure de données. L’une d’entre elles est le bloc de données qui peut être utilisé pour l’organisation d’un ensemble de données. Avec les tableaux multidimensionnels, grâce à leur apparence, il est possible d’avoir différentes colonnes et axes de données sur de mêmes structures et types de données.
Dans l’informatique et la Data Science, utiliser des tableaux est un élément essentiel du travail. Ils permettent d’indexer des données et de sélectionner des variables sur un ensemble de données. Ils sont également utiles pour créer des modèles de Machine Learning et de Deep Learning.
4. Apprentissage automatique et fonctions mathématiques
En tant que l’une des bibliothèques Python les plus utilisées, NumPy est essentielle pour les Data Scientists qui travaillent avec des algorithmes, l’Intelligence artificielle et/ou le Machine Learning.
Il faut savoir que NumPy est la base pour les bibliothèques de Machine Learning (SciPy et Scikit-Learn). En ce sens, les Data Scientists ont de nombreuses possibilités en intégrant NumPy à leurs projets.
5. Statistiques descriptives et visualisation des données
Qu’elle soit utilisée seule ou avec d’autres bibliothèques Python, NumPy est un outil fiable pour l’analyse exploratoire d’un ensemble de données. C’est notamment le cas si elle est utilisée un environnement Python où il permet de travailler sur une série de fonctions qui sont utiles pour faire des inférences et des hypothèses initiales. Ces fonctions peuvent par la suite être utilisées pour renvoyer des statistiques descriptives au sein de la bibliothèque NumPy.
Que ce soit pour la moyenne d’un ensemble de valeurs ou l’écart type, certaines fonctions sont utiles pour effectuer des calculs renvoyant un aperçu statistique de l’ensemble de données analysé.
Les applications de NumPy avec les autres bibliothèques Python
1. Avec des pandas
En Data Science, Pandas est très utile pour l’analyse de données. Cette bibliothèque Python offre des performances élevées, une analyse rapide et un nettoyage des données. Elle est principalement utilisée dans la manipulation des structures de données et pour avoir des outils d’analyse de données.
Lorsqu’elle est constituée d’un bloc de données, l’usage avec NumPy permet de faire des calculs rapides. Lorsque ces deux bibliothèques sont utilisées ensemble, elles constituent un outil très utile pour les calculs scientifiques.
2. Avec Matplotlib
Il faut savoir que NumPy comprend différents modules, dont Matplotlib. Il s’agit d’un outil utilisé pour les représentations graphiques. Il intègre une panoplie de fonctions permettant de concevoir des graphiques et de les manipuler.
NumPy avec Matplotlib offre des fonctionnalités similaires à celles de MatLab. Cette combinaison permet ainsi de créer des graphiques représentant des résultats.
3. Avec SciPy
SciPy est une bibliothèque Python open source conçue sur les fonctionnalités de NumPy. En effet, SciPy intègre des fonctionnalités avancées pour les calculs scientifiques. En la combinant avec NumPy, on obtient des performances de calculs mathématiques élevées. Cela permet de réaliser des opérations scientifiques complexes.
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