NumPy est une bibliothèque Python qui permet de travailler avec des tableaux multidimensionnels et des matrices. Il est largement utilisé pour le calcul scientifique, l’analyse de données et la visualisation. Dans cet article, nous allons nous concentrer sur la manipulation de données avec NumPy. Nous allons expliquer comment créer des tableaux, accéder et modifier les données, effectuer des opérations arithmétiques, effectuer des sélections et filtrages de données, et bien plus encore.
Installation de NumPy
Avant de pouvoir utiliser NumPy, vous devez l’installer sur votre système.
Il suffit d’ouvrir une invite de commande ou un terminal et de taper :
pip install numpy
si cela ne fonctionne pas, alors vous n’avez pas bien installer Python ou vous ne l’avez pas ajouter aux variables d’environnement. Cliquez ici afin d’apprendre à ajouter python et pip aux variables d’environement
Création et manipulation de tableaux
Pour manipuler des données avec NumPy, vous devez d’abord créer un tableau. Voici comment créer un tableau NumPy en Python :
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a)
Vous pouvez également créer un tableau multidimensionnel en spécifiant une liste de listes :
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(b)
Vous pouvez également créer des tableaux remplis de zéros ou de uns :
c = np.zeros((2, 3))
d = np.ones((2, 3))
print(c)
print(d)
Accès et modification des données
Une fois que vous avez créé un tableau, vous pouvez accéder aux données à l’aide de l’indexation. Par exemple, pour accéder à la première valeur de notre tableau a, nous pouvons utiliser :
a[0]
Vous pouvez également modifier les valeurs d’un tableau en utilisant l’indexation :
a[0] = 10
print(a)
Opérations arithmétiques
NumPy permet également de réaliser des opérations arithmétiques sur les tableaux. Par exemple, si nous voulons ajouter deux tableaux ensemble, nous pouvons utiliser :
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = a + b
print(c)
Sélections et filtrages de données
NumPy offre également des moyens simples de sélectionner et de filtrer des données dans des tableaux. Par exemple, si nous voulons sélectionner les éléments d’un tableau qui sont supérieurs à 3, nous pouvons utiliser :
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = a[a > 3]
print(b)
Conclusion
la manipulation de données avec NumPy est une compétence clé pour toute personne qui travaille avec des données dans Python. Dans cet article, nous avons expliqué comment créer des tableaux, accéder et modifier les données, effectuer des opérations arithmétiques, effectuer des sélections et filtrages de données, ainsi que l’installation de NumPy.
NumPy est une bibliothèque Python puissante et facile à utiliser pour le calcul scientifique et l’analyse de données. En apprenant à manipuler des données avec NumPy, vous serez en mesure d’effectuer des analyses plus avancées et de résoudre des problèmes plus complexes.
