1. A propos du cours
- Auteur : Collectif Zeste de Savoir (tutoriel communautaire)
- Type : Tutoriel PDF — Introduction pratique à NumPy et Matplotlib
- Langue : Français
- Licence : Creative Commons BY-SA (usage pédagogique, partage avec attribution)
2. Courte description du cours
Découverte progressive de NumPy pour le calcul numérique (tableaux, opérations vectorisées, broadcasting, chargement de données) et de Matplotlib pour la visualisation (courbes, styles, sous-graphes, export). Un guide clair et reproductible pour bien démarrer la science des données en Python.
2. Longue description du cours
Ce support « Les bases de NumPy et Matplotlib » propose une introduction concrète aux deux briques fondamentales de l’écosystème scientifique Python. La première moitié se concentre sur NumPy, bibliothèque dédiée au calcul vectoriel haute performance. On y apprend à créer des ndarray à partir de listes Python, de générateurs numériques (np.arange, np.linspace) ou de distributions aléatoires (np.random). Les caractéristiques structurantes d’un tableau — shape, dtype, ndim — sont expliquées, de même que la différence entre copies et vues (copy vs view), un point crucial pour éviter des effets de bord lors de la manipulation en mémoire.
Le cours met l’accent sur les opérations vectorisées (addition, produit, fonctions trigonométriques, agrégations) et présente le broadcasting comme mécanisme clé pour appliquer des opérations entre tableaux de dimensions compatibles sans écrire de boucles explicites. Les techniques d’indexation et de slicing (linéaire, par masque booléen, par listes d’indices) permettent d’extraire, filtrer ou remodeler les données (reshape, ravel, transpose). Des bonnes pratiques de performance (éviter les boucles Python, privilégier les opérations in-place quand c’est pertinent) sont rappelées afin d’exploiter pleinement le moteur C sous-jacent.
La seconde moitié est consacrée à Matplotlib pour la représentation graphique. Le document présente d’abord l’API pyplot pour prototyper rapidement : plt.plot pour tracer, plt.title, plt.xlabel, plt.ylabel pour annoter, plt.grid et plt.legend pour améliorer la lisibilité. Il montre ensuite l’API orientée objet (fig, ax = plt.subplots()) qui sépare clairement la figure des axes et donne un contrôle fin de la mise en page : multiples sous-graphiques, partage d’axes, échelles logarithmiques, styles personnalisés (plt.style.use) et paramètres globaux via rcParams. La sauvegarde des figures pour la publication (png, pdf, svg) est détaillée (savefig, résolution, marges avec bbox_inches='tight').
Tout au long du cours, des exemples reproductibles font le lien entre calcul et visualisation : génération de séries synthétiques avec NumPy, calculs statistiques (moyennes, écarts-types, corrélations), histogrammes et nuages de points pour explorer des distributions, tracés multiples avec légendes cohérentes et palettes adaptées. L’accent est mis sur la reproductibilité (graines aléatoires, tailles de figures déterministes), la lisibilité (labels explicites, unités, grilles discrètes) et la qualité d’export (résolution suffisante, formats vectoriels pour l’impression).
Le lecteur ressort avec une méthode de travail robuste : préparer les données dans NumPy (chargement depuis des fichiers texte/CSV, nettoyage léger, typage), effectuer des opérations vectorisées pour gagner en performance, puis représenter les résultats dans Matplotlib en suivant une charte visuelle sobre et informative. Ce fil conducteur convient aux étudiants de licence, enseignants, ingénieurs débutant en data science ou chercheurs qui souhaitent se doter d’un socle efficace pour l’analyse numérique en Python.
3. Aperçu du document
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