Comprendre les bases d’importation et de manipulation des tableaux avec Numpy

Margot

Les bibliothèques Python sont extrêmement puissantes pour traiter et analyser des données. L’une des bibliothèques les plus populaires est Numpy, qui permet de manipuler facilement des tableaux, ou arrays. Dans cet article, nous allons explorer comment importer et utiliser la bibliothèque Numpy, ainsi que quelques concepts clés tels que les types de données communs (dtype) et les noms communs.

Importation de la bibliothèque Numpy

Pour commencer à travailler avec Numpy, il faut d’abord l’importer. L’importation se fait généralement en utilisant l’instruction import, suivie du nom de la bibliothèque :

import numpy

Toutefois, il est courant d’utiliser un alias pour faciliter la référence à la bibliothèque dans le code. L’alias standard pour Numpy est np :

import numpy as np

Une fois importé, vous pouvez accéder aux fonctions et objets de Numpy en utilisant la syntaxe np.nom_de_la_fonction_ou_objet.

Création et manipulation de tableaux Numpy

L’objet principal de Numpy est le tableau multidimensionnel, ou array. Les tableaux peuvent être créés de différentes manières, mais une méthode courante consiste à utiliser la fonction np.array() :

mon_tableau = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

Vous pouvez également créer des tableaux en utilisant d’autres fonctions, telles que np.zeros(), np.ones() et np.arange().

Accès aux éléments du tableau

Pour accéder aux éléments individuels d’un tableau Numpy, vous pouvez utiliser l’indexation avec des crochets, comme pour une liste Python :

premier_element = mon_tableau[0]
dernier_element = mon_tableau[-1]

Opérations sur les tableaux

Numpy propose de nombreuses opérations mathématiques et logiques qui peuvent être effectuées sur les tableaux. Par exemple, vous pouvez additionner deux tableaux élément par élément :

tableau_a = np.array([1, 2, 3])
tableau_b = np.array([4, 5, 6])

somme = tableau_a + tableau_b

De plus, Numpy facilite les opérations matricielles, telles que le produit scalaire :

produit_scalaire = np.dot(tableau_a, tableau_b)

Types de données communs dans Numpy

Chaque tableau Numpy a un type de données associé, appelé dtype. Le dtype détermine le type d’éléments stockés dans le tableau. Les dtypes courants incluent :

int : entiers
float : nombres à virgule flottante
bool : valeurs booléennes (True ou False)
complex : nombres complexes

Vous pouvez spécifier le dtype d’un tableau lors de sa création en utilisant l’argument dtype :

tableau_entiers = np.array([1, 2, 3], dtype=int)
tableau_flottants = np.array([1.1, 2.2, 3.3], dtype=float)

Conversion de dtype

S’il est nécessaire de convertir un tableau d’un type de données à un autre, vous pouvez utiliser la méthode astype() :

tableau_entiers_convertis = tableau_flottants.astype(int)

Noms communs dans Numpy

Pour faciliter la compréhension et l’utilisation de la bibliothèque, il est essentiel de connaître les noms communs des fonctions et des objets Numpy. Voici quelques termes couramment utilisés :

array : un tableau Numpy, qui peut être unidimensionnel, bidimensionnel ou multidimensionnel.
shape : la forme d’un tableau, représentée par un tuple d’entiers indiquant la taille de chaque dimension.
axis : une direction dans un tableau, utilisée pour effectuer des opérations le long d’une dimension spécifique.
dtype : le type de données des éléments d’un tableau.
ndarray : un autre nom pour un objet tableau Numpy.

En comprenant ces termes et concepts clés, vous serez mieux préparé pour utiliser la bibliothèque Numpy efficacement et pour tirer parti de ses nombreuses fonctionnalités pour traiter et analyser des données.