SciPy est une bibliothèque open source pour le langage de programmation Python. Elle propose des outils scientifiques de haut niveau, adaptés aux calculs numériques.
Elle est fréquemment utilisée dans les domaines de la data science, de l’ingénierie et de la recherche académique.
Qu’est-ce que SciPy ?
SciPy (Scientific Python) est une extension de NumPy, une autre bibliothèque Python dédiée aux tableaux numériques.
Elle ajoute des fonctionnalités pour effectuer des calculs avancés : intégrales, dérivées, interpolation, algèbre linéaire, optimisation, etc.
SciPy est conçue pour s’intégrer facilement à d'autres bibliothèques comme Matplotlib (graphiques) ou pandas (traitement de données).
Elle repose sur une structure modulaire. Chaque module est spécialisé dans un domaine (statistiques, signal, physique, matrices).
À quoi sert SciPy ?
SciPy permet de résoudre des problèmes courants en mathématiques appliquées avec peu de code Python.
Un chercheur peut modéliser un phénomène physique. Un data scientist peut faire des calculs statistiques poussés. Un ingénieur peut analyser des signaux ou résoudre des équations différentielles.
Elle est utile quand des outils généralistes comme Excel ou Google Sheets ne suffisent pas. Elle automatise des tâches mathématiques complexes et garantit la précision des résultats.
Comment fonctionne SciPy ?
SciPy repose sur le langage Python, mais utilise en arrière-plan des bibliothèques en C, Fortran et C++ très performantes.
Elle fonctionne par modules. Par exemple :
- scipy.integrate : intégration de fonctions, calcul d’aires ou de volumes
- scipy.optimize : recherche de minimum ou maximum d’une fonction
- scipy.linalg : opérations sur des matrices (produits, inversion, décomposition)
- scipy.stats : calculs statistiques (moyenne, écart-type, tests d’hypothèse)
Elle utilise souvent des objets de type « tableau » (array) fournis par NumPy. Toutes les fonctions de SciPy prennent en entrée ces objets numériques.
Différences avec des notions proches
SciPy est parfois confondue avec NumPy. NumPy fournit les outils de base (tableaux et calculs simples), alors que SciPy propose des fonctions scientifiques plus avancées.
Matplotlib, autre bibliothèque Python, permet de visualiser des données, mais ne réalise pas de calculs mathématiques. pandas est orientée vers la manipulation de données tabulaires, mais pas vers les calculs scientifiques.
Toutes ces bibliothèques sont souvent utilisées ensemble dans un même projet.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une entreprise biomédicale peut utiliser SciPy pour ajuster une courbe de croissance cellulaire à un modèle mathématique. Cela permet d’anticiper des mutations ou des réponses à un traitement.
Dans l’industrie, un ingénieur peut analyser les vibrations d’un moteur en utilisant le module scipy.signal. Ce type d’analyse permet de détecter des anomalies mécaniques avant une panne.
Un économiste peut utiliser scipy.optimize pour optimiser une fonction de coût ou de risque. Cela aide à prendre de meilleures décisions financières.
En intelligence artificielle, SciPy est parfois utilisé dans la phase de préparation des données ou pour des modèles mathématiques spécifiques à la recherche.