qu'est-ce que numpy

Le système NumPy est une extension de calcul numérique open source pour Python. Cet outil peut être utilisé pour stocker et traiter de grandes matrices. Il est beaucoup plus efficace que la propre structure de liste imbriquée de Python (cette structure peut également être utilisée pour représenter une matrice). ).

1 : Introduction relative à Numpy :

Un calcul scientifique implémenté en python comprend :

1 Un puissant objet tableau à N dimensions. Array ;

2. Une bibliothèque de fonctions (de diffusion) relativement mature ;

3. Une boîte à outils pour intégrer les codes C/C++ et Fortran ; Transformées de Fourier et fonctions de génération de nombres aléatoires. Il est plus pratique d'utiliser numpy avec le package d'opérations matricielles clairsemées scipy.

2 : Le cœur du package NumPy est l'objet ndarray. Cela encapsule un tableau à n dimensions de types de données homogènes, avec de nombreuses opérations effectuées dans le code compilé pour améliorer les performances. Il existe plusieurs différences importantes entre les tableaux NumPy et les séquences Python standards :

• Les tableaux NumPy ont une taille fixe lors de leur création, contrairement aux listes Python (qui peuvent s'agrandir dynamiquement). Changer la taille d'un ndarray créera un nouveau tableau et supprimera le tableau d'origine.

• Les éléments d'un tableau NumPy doivent tous être du même type de données et donc de la même taille en mémoire. Exception : Il est possible d'avoir des tableaux d'objets (Python, dont NumPy), permettant des tableaux d'éléments de différentes tailles.

• Les tableaux NumPy facilitent les opérations mathématiques avancées et autres types d'opérations sur de grandes quantités de données. Généralement, ces opérations peuvent être effectuées plus efficacement et avec moins de code qu'en utilisant les séquences intégrées de Python.

• Un nombre croissant de packages scientifiques et mathématiques basés sur Python utilisent des tableaux NumPy ; bien que ceux-ci prennent généralement en charge les entrées de séquence Python, ils convertissent ces entrées en tableaux NumPy avant le traitement, et génèrent généralement un tableau NumPy. En d'autres termes, pour utiliser efficacement la plupart (voire la plupart) des logiciels scientifiques/mathématiques actuels basés sur Python, il ne suffit pas de savoir comment utiliser les types de séquence intégrés de Python - vous devez également savoir comment utiliser NumPy. tableaux.

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