Que signifie numpy ?

numpy est une bibliothèque Python pour le calcul scientifique. Fournit un puissant objet tableau multidimensionnel et des outils pour traiter ces tableaux, qui peuvent facilement effectuer des calculs numériques, des opérations sur les données, des calculs d'algèbre linéaire, etc. L'objet ndarray de Numpy peut stocker le même type de données, est plus efficace que l'objet liste natif de Python et prend également en charge les opérations de diffusion. Numpy fournit également de nombreuses fonctions pour les opérations sur les tableaux, notamment des fonctions mathématiques, des fonctions d'algèbre linéaire, des fonctions de génération de nombres aléatoires, etc.

Le système d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 10, ordinateur Dell G3.

numpy est une bibliothèque Python pour le calcul scientifique. Il fournit un puissant objet tableau multidimensionnel et des outils pour travailler avec ces tableaux. Le nom numpy vient de l'abréviation de « Numerical Python ».

La fonctionnalité la plus importante de numpy est son objet ndarray (tableau à N dimensions), qui est un tableau multidimensionnel pouvant stocker le même type de données. Les objets ndarray peuvent être des tableaux unidimensionnels, bidimensionnels, tridimensionnels ou même de dimension supérieure. L'objet ndarray de Numpy est plus efficace que l'objet liste natif de Python car il stocke des blocs contigus en mémoire et peut effectuer des calculs numériques et des opérations sur les données très rapidement. L'objet ndarray de Numpy prend également en charge les opérations de diffusion, ce qui rend les opérations sur les tableaux très pratiques.

En plus des objets ndarray, numpy fournit également de nombreuses fonctions pour les opérations sur les tableaux, notamment des fonctions mathématiques, des fonctions d'algèbre linéaire, des fonctions de génération de nombres aléatoires, etc. Ces fonctions peuvent effectuer des opérations au niveau des éléments sur un tableau ou effectuer des calculs sur l'ensemble du tableau. Numpy fournit également des méthodes simples de fonctionnement des tableaux, telles que le tri, le découpage, l'indexation, etc.

Numpy fournit également certaines fonctions pour lire et écrire des données de tableau, telles que les fonctions loadtxt() et savetxt(). Ces fonctions facilitent la lecture et la sauvegarde des données du tableau, permettant à numpy d'être intégré de manière transparente à d'autres bibliothèques de calcul scientifique et outils d'analyse de données.

Une autre caractéristique importante de numpy est sa fonctionnalité de diffusion. La diffusion est un mécanisme permettant d'effectuer des opérations mathématiques entre des tableaux de formes différentes. Lorsque des opérations sont effectuées sur deux tableaux, numpy ajustera automatiquement la forme des tableaux afin qu'ils puissent effectuer des opérations au niveau des éléments. Cette fonctionnalité est très utile lorsqu’il s’agit de tableaux multidimensionnels et peut grandement simplifier l’écriture de code.

Numpy fournit également certaines fonctions pour les calculs d'algèbre linéaire, telles que la résolution d'équations linéaires, le calcul des valeurs propres et des vecteurs propres de matrices, etc. Ces fonctions peuvent jouer un rôle important dans les calculs scientifiques et techniques.

Numpy est une puissante bibliothèque Python pour le calcul scientifique. Il fournit un objet tableau multidimensionnel efficace et des outils pour traiter ces tableaux, qui peuvent facilement effectuer des calculs numériques, des opérations sur les données, des calculs d'algèbre linéaire, etc. Numpy a été largement utilisé dans le calcul scientifique, l'analyse de données, l'apprentissage automatique et d'autres domaines.

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