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Qu’est-ce que NumPy ?
NumPy est une bibliothèque open source pour le langage Python.
Elle permet de traiter efficacement des données sous forme de tableaux numériques multidimensionnels appelés « arrays ».
NumPy est largement utilisée en science des données, intelligence artificielle et analyse statistique.
À quoi sert NumPy ?
NumPy sert à manipuler des données numériques rapidement et avec peu de code.
Son principal atout est la performance. Elle permet de traiter de très grands volumes de données beaucoup plus vite qu'avec les fonctions de base de Python.
Elle offre des outils pour effectuer des calculs mathématiques, statistiques ou algébriques sur des tableaux.
Dans un cadre professionnel, elle est utilisée par :
- les ingénieurs en data science pour analyser de grands ensembles de données
- les chercheurs pour manipuler des matrices ou des vecteurs dans des modèles
- les développeurs pour construire des algorithmes de machine learning
Comment fonctionne NumPy ?
Au centre de NumPy se trouve l’objet « ndarray » qui signifie « N-Dimensional Array ».
Il s’agit d’un tableau à une ou plusieurs dimensions, comparable à une feuille Excel, mais optimisé pour les calculs.
Ces objets sont plus légers et plus rapides que les listes standard de Python.
NumPy dispose également de nombreuses fonctions pour effectuer des opérations sur ces tableaux : moyennes, sommes, racines carrées, produits matriciels, etc.
Toutes les opérations sont vectorisées : elles s’appliquent à plusieurs éléments à la fois, sans boucle.
Cela accélère l'exécution et réduit le code à maintenir.
Différences avec des notions proches
Les débutants confondent souvent NumPy avec Pandas.
Pandas est aussi une bibliothèque Python, mais orientée vers la gestion de données tabulaires (colonnes et lignes nommées).
Pandas repose en partie sur NumPy pour ses calculs internes.
Autre confusion possible : confondre ndarray et liste Python.
Les listes sont flexibles mais lentes pour les calculs numériques. NumPy est conçu pour la performance et la précision.
Exemples ou cas d’usage concrets
Un recruteur tech souhaitant évaluer un data scientist verra souvent NumPy sur les CV ou dans des tests techniques.
Une entreprise de e-commerce peut l’utiliser pour analyser les comportements d’achat en ligne sur des millions de lignes de données.
Une startup en IA s’en sert pour entraîner ses modèles sur des images ou du texte convertis en vecteurs numériques.
Dans le monde universitaire, NumPy est un standard dans les cours de statistiques ou d’analyse numérique.
Même les grandes entreprises non-tech l’utilisent pour leurs équipes de business intelligence ou de R&D.