1. A propos du cours
- Auteur : Xavier Garrido (Enseignant, Licence Python)
- Type : Supports de cours (slides) au format PDF
- Langue : Français
- Licence : Matériel pédagogique libre d'accès (hébergé sur GitHub Pages)
2. Prérequis
- Connaissances de base du langage Python (syntaxe, structures de données comme les listes).
- Une installation fonctionnelle de Python et de l'environnement de votre choix (IDE ou terminal).
- Aucune connaissance préalable de NumPy n'est nécessaire, ce cours constitue une introduction.
3. Public cible
Ce cours s'adresse principalement aux étudiants de premier cycle (licence) en informatique, mathématiques ou sciences, suivant un module d'initiation à la programmation scientifique. Il convient également à tout autodidacte ou professionnel débutant souhaitant découvrir la bibliothèque NumPy de manière structurée et claire à travers des supports visuels (slides).
4. Outils matériels et logiciels
4.1 Outils matériels
- Un ordinateur avec une connexion internet pour consulter les slides et installer les packages.
4.2 Outils logiciels
- Une distribution de Python 3.
- La bibliothèque NumPy installée (commande :
pip install numpy). - Un éditeur de code simple ou un environnement comme Jupyter Notebook pour reproduire les exemples présentés dans les slides.
- Un navigateur web et un lecteur PDF.
5. Champs d'applications
- Calcul scientifique et analyse numérique.
- Traitement de données et Data Science (prérequis pour Pandas, Scikit-learn).
- Algèbre linéaire (calculs matriciels et vectoriels).
- Visualisation de données (couplé avec Matplotlib).
- Simulations numériques dans divers domaines scientifiques (physique, biologie, finance).
6. Courte description
Ces slides constituent une introduction complète et pédagogique à NumPy, la bibliothèque fondamentale de Python pour le calcul numérique efficace. Ils couvrent de la création de tableaux (arrays) aux opérations avancées, en passant par l'indexation, le slicing et le broadcasting, le tout illustré par des exemples concrets et des schémas explicatifs.
7. Longue description du cours
Ce support de cours au format slides est conçu pour un apprentissage progressif et visuel de NumPy. Il s'agit du cinquième module d'un enseignement de Python en licence, se concentrant spécifiquement sur les outils indispensables au calcul scientifique.
Introduction aux Tableaux NumPy (ndarray)
Le document commence par expliquer la nécessité de NumPy par rapport aux listes Python natives, en mettant en avant les gains en performance et en fonctionnalités. Il présente l'objet ndarray (N-dimensional array) comme la structure de données centrale. Les différentes méthodes de création sont détaillées : conversion depuis des listes, utilisation de fonctions telles que np.array(), np.zeros(), np.ones(), np.arange(), np.linspace(), et np.random pour la génération de données aléatoires.
Manipulation et Accès aux Données
Une section importante est dédiée à la manipulation des tableaux. Les concepts d'indexation et de slicing (tranches) sont expliqués de manière approfondie, y compris pour les tableaux multidimensionnels, avec des schémas pour bien visualiser l'accès aux données. Les slides abordent également les attributs fondamentaux des tableaux (.shape, .dtype, .size) et les méthodes pour en modifier la forme, comme .reshape() et .ravel().
Opérations Mathématiques et Broadcasting
La puissance de NumPy réside dans ses opérations vectorisées. Le cours illustre comment effectuer des opérations arithmétiques (addition, multiplication) et utiliser des fonctions universelles (ufunc) comme np.sin(), np.exp() ou np.sqrt() sur l'ensemble d'un tableau. Le concept clé de broadcasting (diffusion), qui permet des opérations entre tableaux de formes compatibles, est expliqué avec des exemples concrets pour en saisir les règles.
Algèbre Linéaire et Conclusion
Enfin, le document introduit les capacités de NumPy en algèbre linéaire, présentant des fonctions pour le produit scalaire (np.dot()), le produit matriciel (opérateur @), et le calcul de transposée. Les slides se concluent généralement en montrant comment NumPy s'intègre dans l'écosystème scientifique Python, servant de base à des bibliothèques comme Matplotlib pour la visualisation ou SciPy pour des algorithmes plus spécialisés.
8. Aperçu du document
Voir ou télécharger le document sur le site d’origine
Ce document est hébergé par une source externe. Nous ne revendiquons aucun droit sur son contenu. Pour toute demande de retrait, veuillez contacter l’auteur ou l’hébergeur officiel.
