Pourquoi NumPy est indispensable ?
Le calcul mathématique en Python standard est lent. NumPy utilise des tableaux d'éléments de même type (ndarrays) stockés de manière contiguë en mémoire. Cela permet au processeur d'effectuer des calculs à une vitesse proche du langage C.
La force de NumPy réside dans la vectorisation : au lieu de faire une boucle sur chaque élément d'une liste, NumPy applique l'opération sur tout le tableau en une seule fois.
# Créer une matrice 2x3 remplie de zéros
import numpy as np
matrix = np.zeros((2, 3))
# Calcul vectorisé instantané
result = matrix + 10
# Calcul de la moyenne
mean = np.mean(result)
Le saviez-vous ?
NumPy a été utilisé pour traiter les données du télescope Event Horizon afin de générer la toute première image d'un trou noir en 2019. C'est l'outil de référence pour les calculs scientifiques les plus avancés de l'humanité.
Fonctionnalités principales
- Objets ndarray : tableaux multidimensionnels rapides et économes en mémoire.
- Broadcasting : capacité à opérer sur des tableaux de formes différentes.
- Algèbre linéaire : fonctions avancées pour les produits matriciels et inversions.
- Transformées de Fourier : outils pour le traitement du signal et des images.
- Générateur de nombres aléatoires : indispensable pour les simulations de Monte Carlo.
NumPy et l'Intelligence Artificielle
Dans l'IA, tout est matrice (poids, neurones, pixels d'une image). NumPy est le langage universel qui permet de traduire ces concepts mathématiques en code informatique efficace.
Formation incluant NumPy
La maîtrise de NumPy est une compétence clé enseignée dès les premiers modules de notre cursus :
Mastère Ingénieur en science des données spécialisé en apprentissage automatique · 2 ans
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