qu'est-ce que numpy en python

<strong>NumPy</strong> est le package de base pour le calcul scientifique en Python. Il s'agit d'une bibliothèque Python qui fournit des objets de tableau multidimensionnels, divers objets dérivés (tels que des tableaux et des matrices masqués) et diverses routines pour des opérations rapides sur des tableaux, notamment les mathématiques, la logique, les opérations de forme, le tri, la sélection, je /O transformée de Fourier discrète, algèbre linéaire de base, opérations statistiques de base, simulation stochastique et plus encore.

Le cœur du package NumPy est l'objet ndarray. Cela encapsule un tableau à n dimensions de types de données homogènes, avec de nombreuses opérations effectuées dans le code compilé pour améliorer les performances. Il existe plusieurs différences importantes entre les tableaux NumPy et les séquences Python standard :

1 Les tableaux NumPy ont une taille fixe lors de leur création, contrairement aux listes Python (qui peuvent s'agrandir dynamiquement). Changer la taille d'un ndarray créera un nouveau tableau et supprimera le tableau d'origine.

2. Les éléments du tableau NumPy doivent avoir le même type de données et donc avoir la même taille en mémoire. Exception : Il est possible d'avoir des tableaux d'objets (Python, dont NumPy), permettant des tableaux d'éléments de différentes tailles.

3. Les tableaux NumPy facilitent les opérations mathématiques avancées et autres types d'opérations sur de grandes quantités de données. Généralement, ces opérations peuvent être effectuées plus efficacement et avec moins de code qu'en utilisant les séquences intégrées de Python.

4. Un nombre croissant de packages scientifiques et mathématiques basés sur Python utilisent des tableaux NumPy ; bien que ceux-ci prennent souvent en charge les entrées de séquence Python, ils convertissent ces entrées en tableaux NumPy avant le traitement, et génèrent souvent un tableau NumPy. En d'autres termes, pour utiliser efficacement la plupart (voire la plupart) des logiciels scientifiques/mathématiques actuels basés sur Python, il ne suffit pas de savoir comment utiliser les types de séquence intégrés de Python - vous devez également savoir comment utiliser NumPy. tableaux.

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