Introduction à NumPy
Afin d’aborder ce cours avec confiance et de le compléter avec succès, il est fortement recommandé de suivre les cours suivants au préalable (cliquez simplement dessus pour commencer) :
Dans un monde rempli de données, la manipulation de matrices et de tableaux est d’une importance capitale. C’est là que NumPy se révèle particulièrement utile. Grâce à sa rapidité exceptionnelle et à son interface relativement simple d’utilisation, il est devenu la bibliothèque Python la plus utilisée pour travailler avec des tableaux.
Discutons maintenant de la rapidité de NumPy et de son origine. Bien qu'il s'agisse d'une bibliothèque Python, elle est principalement écrite en C, un langage de bas niveau qui permet des calculs rapides.
Un autre facteur contribuant à la rapidité de NumPy est la vectorisation. Essentiellement, la vectorisation consiste à transformer un algorithme qui opère sur une seule valeur à la fois en un algorithme qui opère sur un ensemble de valeurs (vecteur) simultanément, ce qui est effectué en arrière-plan au niveau du processeur (CPU).
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Pour utiliser NumPy, il faut d'abord l'importer. Importez donc numpy en utilisant l'alias np.
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Can you explain more about vectorization and how it improves performance?
Why is NumPy faster than regular Python lists?
Awesome!
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Dans un monde rempli de données, la manipulation de matrices et de tableaux est d’une importance capitale. C’est là que NumPy se révèle particulièrement utile. Grâce à sa rapidité exceptionnelle et à son interface relativement simple d’utilisation, il est devenu la bibliothèque Python la plus utilisée pour travailler avec des tableaux.
Discutons maintenant de la rapidité de NumPy et de son origine. Bien qu'il s'agisse d'une bibliothèque Python, elle est principalement écrite en C, un langage de bas niveau qui permet des calculs rapides.
Un autre facteur contribuant à la rapidité de NumPy est la vectorisation. Essentiellement, la vectorisation consiste à transformer un algorithme qui opère sur une seule valeur à la fois en un algorithme qui opère sur un ensemble de valeurs (vecteur) simultanément, ce qui est effectué en arrière-plan au niveau du processeur (CPU).
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