Les tableaux numpy.array

Le module numpy permet de manipuler les tableaux de données, données qui ont toutes le même type numérique.

Le nombre de dimension est variable. Ce module est particulièrement optimisé et est au centre de tous les modules de calculs scientifiques en python.

Il faut donc connaitre ce module et savoir utiliser la structure numpy.array.

Nous avons besoin d'importer le module avec l'instruction :

Python

    import numpy as np

Création et propriétés

Création à partir d’une liste de listes. Sans option supplémentaire le type est détecté automatiquement.

Python

a = np.array([[8,3,2,4], [5,1,6,0], [9,7,4,1]])
print(a)

[[8 3 2 4]
 [5 1 6 0]
 [9 7 4 1]]

Remarque: le type entier utilisé dans numpy est le type numpy.int64 c’est à dire un entier codé sur 64 bits et le nombre le type int par défaut de python.

Remarque

les tableaux numpy fonctionnent comme des vecteurs python v = np.array([1,2,3]) y = 2 * v print(y)

Text Only

affiche
[2 4 6]

Création à partir de fonctions numpy

Python

np.array([ i+1 for i in range(10) ])

array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])

Python

np.arange(10, 20, step=2)    # même syntaxe que range 

array([10, 12, 14, 16, 18])

Module matplotlib

C’est le module de tracé qu’il faut connaitre. D’autres modules comme seaborn sont plus adaptés aux statistiques mais reposent sur matplotlib.

Python

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Ce module permet de tracer des corubes et des nuages des points

Courbes

Nous allons définir les couples (x,y)

Python

x = np.arange(0,6,0.1)
y = np.sin(x)

Et l'instruction plt.plot(x,y) permet de tracer la courbe

Nuages de points

Python

x = np.arange(1,11)
y = 2 ** x

Et toujours avec plt.plot(x,y)