La bibliothèque NumPy, le module de Python le plus populaire auprès des data scientists

NumPy est une bibliothèque Python qui fournit une structure de données simples, mais puissante : le tableau à n dimensions. C’est la base sur laquelle repose presque toute la puissance de la boîte à outils de Data Science de Python, et l’apprentissage de NumPy est la première étape du parcours de tout data scientist de Python.

Les langages de programmation sont une composante essentielle de la Data Science. En tant que langage de programmation open source, Python possède une riche communauté et des ressources qui l’accompagnent. Python est connu pour ses bibliothèques qui offrent des fonctions et du code utiles aux professionnels de la Data Science. Et parmi les nombreuses bibliothèques Python disponibles pour data scientists, Numpy est devenu très populaire pour ses capacités à créer des tableaux et à utiliser des opérations mathématiques.

Qu’est-ce que NumPy ?

Créée en 2005, NumPy est une bibliothèque de programmation Python open source qui simplifie le processus de calcul numérique en mettant l’accent sur les fonctions mathématiques et les tableaux. NumPy est également la base d’un vaste écosystème de produits et de bibliothèques Python, la bibliothèque NumPy elle-même étant basée sur C et Fortran.

Voici une vidéo présentant cet outil :

De nombreux développeurs utilisent NumPy et d’autres bibliothèques de programmation qui dépendent de cet outil, telles que Pandas. NumPy est hautement interopérable et fonctionne avec plusieurs langages de programmation et plateformes.

Comment NumPy est-il utilisé en Data Science ?

NumPy est couramment utilisé dans la Data Science pour effectuer des analyses et des fonctions numériques, telles que la création et l’utilisation de tableaux, le retour de statistiques descriptives et une variété de modèles d’apprentissage automatique et de formules mathématiques.

Création et utilisation de tableaux à N dimensions

L’une des principales utilisations de la bibliothèque NumPy est la création et le déploiement de tableaux. Ceux-ci, comme les blocs de données, sont un autre type de structure de données qui peut être utilisé pour organiser un ensemble de données. Les tableaux sont multidimensionnels dans leur apparence et ont la capacité de contenir différentes colonnes et axes de données dans la même structure.

Travailler avec des tableaux est un élément essentiel de l’informatique et de la Data Science, car vous pouvez les utiliser pour indexer des données et sélectionner ou saisir des variables spécifiques dans un ensemble de données. Les tableaux peuvent également être utilisés lors de la création de modèles d’apprentissage automatique.

Statistiques descriptives et visualisation des données

Utilisé seul ou en conjonction avec d’autres bibliothèques Pyton, NumPy est un excellent outil pour effectuer une analyse exploratoire sur un ensemble de données. Ces fonctions peuvent être utilisées pour renvoyer des statistiques descriptives au sein de la bibliothèque NumPy. Que vous ayez besoin de la moyenne d’un ensemble de valeurs ou de l’écart type, certaines fonctions peuvent être utilisées pour réaliser des calculs qui renvoient un aperçu statistique de l’ensemble de données analysé.

Les statistiques descriptives sont particulièrement utiles dans la phase exploratoire de l’analyse des données, car elles vous donnent quelques conclusions de base à partir des données.