Numpy Array en Python [Tout savoir]

Python possède de nombreuses bibliothèques utilisées pour effectuer diverses tâches. En fonction de la tâche à effectuer, les bibliothèques sont regroupées en conséquence. Python a été un excellent langage de programmation qui offre le meilleur environnement pour effectuer différents calculs scientifiques et mathématiques. L'une de ces bibliothèques est Numpy, qui est une bibliothèque populaire de Python. Il s'agit d'une bibliothèque open source en Python utilisée pour effectuer des calculs dans les domaines de l'ingénierie et de la science.

L'article se concentrera sur la bibliothèque Numpy avec le tableau Numpy en Python .

Bibliothèque Numpy en Python

Les données numériques ont fait partie intégrante de différentes sections de la recherche et du développement. Ce sont les données qui contiennent une quantité généreuse d'informations. Travailler avec les données est au cœur de toutes les études scientifiques. La bibliothèque est l'une des meilleures bibliothèques de Python pour travailler avec de telles données numériques. Les utilisateurs du tableau Numpy peuvent être les codeurs qui ne sont pas encore expérimentés, ou peut-être les chercheurs expérimentés engagés dans la recherche industrielle ou la recherche scientifique de pointe. Ainsi, que ce soit des utilisateurs débutants ou expérimentés, les bibliothèques Numpy peuvent être utilisées par presque tous ceux qui travaillent dans le domaine des données. L'API de Numpy peut être utilisée dans SciPy, Pandas, sci-kit-learn, scikit-image, Matplotlib et plusieurs autres packages développés pour s'appliquer aux packages scientifiques et de science des données.

La bibliothèque de Numpy en Python se compose de tableaux multidimensionnels et de structures de données matricielles. La bibliothèque fournit le ndarray , qui est un objet tableau homogène. Le tableau Numpy en Python se présente sous la forme de n dimensions. La bibliothèque comprend également plusieurs méthodes qui peuvent être utilisées pour effectuer des opérations sur le tableau. La bibliothèque peut également être utilisée pour effectuer plusieurs opérations mathématiques sur le tableau. Des structures de données peuvent être ajoutées au Python, ce qui conduira au calcul efficace des différentes matrices et des tableaux. La bibliothèque fournit également plusieurs fonctions mathématiques qui pourraient être utilisées pour opérer sur les matrices et les tableaux.

Installation et importation de la bibliothèque

Pour installer le Numpy en Python, une distribution Python d'origine scientifique doit être utilisée. Si Python est déjà installé sur le système, la bibliothèque peut être installée via la commande suivante.

Conda installe Numpy, ou une autre commande pip installe Numpy peut être utilisée.

Si Python n'a pas encore été installé sur le système, Anaconda peut être utilisé, ce qui est l'un des moyens les plus simples d'installation. L'installation d'Anaconda ne nécessite pas l'installation d'autres bibliothèques ou packages séparément, tels que SciPy, Numpy, Scikit-learn, pandas, etc.

La bibliothèque Numpy peut être importée en Python via la commande import Numpy as np.

La bibliothèque propose plusieurs façons de créer des tableaux en Python de manière rapide et efficace. Il offre également des moyens de modifier les tableaux ou les données dans les tableaux peuvent être manipulées. La différence entre une liste et un tableau Numpy est que les données d'une liste Python peuvent être de différents types de données, tandis que dans le cas d'un tableau Numpy en Python , les éléments du tableau doivent être homogènes. Les éléments sont des mêmes types de données dans le tableau Numpy. Si les éléments du tableau Numpy étaient de types de données différents, les fonctions mathématiques qui pourraient être utilisées sur le tableau Numpy deviendraient inefficaces.

La comparaison des tableaux Numpy avec la liste montre qu'en raison de la nature plus rapide et compacte des tableaux Numpy, les tableaux Numpy sont fréquemment utilisés. De plus, comme les tableaux consomment moins de mémoire, le tableau Numpy devient plus pratique à utiliser. Les types de données des éléments du tableau peuvent être spécifiés, car le tableau utilise moins de mémoire et, par conséquent, il fournit un mécanisme pour la spécification. Le code du programme peut donc être optimisé.

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Tableau numpy en Python

Le tableau Numpy est une structure de données centralisée au sein de la bibliothèque Numpy. Lorsqu'un tableau est défini, il se compose de tableaux agencés en grille, contenant des informations pour les données brutes. Il contient également des informations sur la manière dont un élément peut être localisé dans le tableau ou sur la manière dont un élément peut être interprété dans un tableau. Le tableau Numpy se compose d'éléments dans une grille qui peuvent être indexés de plusieurs manières. Les éléments du tableau sont du même type de données et sont donc appelés array dtype.

• L'indexation du tableau se fait par un tuple d'entiers non négatifs. Il peut également être indexé via des entiers, des booléens ou d'autres tableaux.
• Le rang d'un tableau est défini comme le numéro de dimension du tableau.
• La forme d'un tableau est définie comme l'ensemble d'entiers qui définissent la taille du tableau selon les différentes dimensions.
• L'initialisation des tableaux peut être effectuée via une liste Python en utilisant des listes imbriquées pour les données de grande dimension.
• Les éléments du tableau sont accessibles via des crochets. L'indexation du tableau Numpy commence toujours par 0, donc lors de l'accès aux éléments, le premier élément du tableau sera aux positions 0. Exemple : b[0] renverra le premier élément du tableau b.

Opération de base sur le tableau Numpy

• La fonction np.array() est utilisée pour créer un tableau Numpy en Python. L'utilisateur doit créer un tableau et ensuite le passer à une liste. Un utilisateur peut également spécifier le type de données dans la liste.
• La fonction np.sort() peut être utilisée pour trier un tableau Numpy en Python. L'utilisateur peut spécifier le type, l'axe et également l'ordre lorsque la fonction est appelée.
• Pour obtenir des informations sur les dimensions du tableau ou le numéro d'axe, les utilisateurs peuvent utiliser ndarray.ndim. De plus, l'utilisation de ndarray.size permettra à l'utilisateur de connaître le nombre total d'éléments présents dans le tableau.
• Les commandes suivantes peuvent être utilisées pour connaître la forme et la taille d'un tableau Numpy : ndarray.ndim, ndarray.shape et ndarray.size. Pour avoir une idée des dimensions du tableau ou du nombre d'axes d'un tableau, la commande ndarray.ndim est utilisée. Pour obtenir les détails du nombre total d'éléments présents dans le tableau, la commande ndarray.size est utilisée. La commande ndarray.shape renverra un ensemble d'entiers indiquant le numéro d'élément stocké selon les différentes dimensions d'un tableau.
• Les tableaux numpy peuvent être indexés et découpés d'une manière similaire à celle des listes en Python.
• Deux tableaux peuvent être additionnés en utilisant le symbole "+". De plus, la fonction sum() peut être utilisée pour renvoyer la somme de tous les éléments stockés dans un tableau. La fonction peut être utilisée dans des tableaux de 1 ou 2 dimensions et même de grandes dimensions.
• Grâce au concept de diffusion dans un tableau Numpy, les opérations peuvent être effectuées sur des tableaux ayant des formes différentes. Cependant, les dimensions du tableau doivent être compatibles ; sinon, le programme entraînera une ValueError.
• Outre la fonction de sum(), le tableau Numpy fournit les fonctions de la moyenne pour obtenir la moyenne des éléments, la fonction prod pour obtenir le produit des éléments du tableau, ainsi que la fonction std pour obtenir un écart type des éléments de l'erreur.
• Les utilisateurs peuvent transmettre une liste de listes au tableau Numpy. Une liste de listes peut être transmise pour créer un tableau 2D.