NumPy

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NumPy
Dernière version 1.10.2 ()[1]
1.10.4 ()[2]Voir et modifier les données sur Wikidata
Écrit en Python et CVoir et modifier les données sur Wikidata
Système d'exploitation Multiplate-forme
Licence Licence BSDVoir et modifier les données sur Wikidata
Site web www.numpy.orgVoir et modifier les données sur Wikidata

NumPy est une extension du langage de programmation Python, destinée à manipuler des matrices ou tableaux multidimensionnels ainsi que des fonctions mathématiques opérant sur ces tableaux.

Plus précisément, cette bibliothèque logicielle open source fournit de multiples fonctions permettant notamment de créer directement un tableau depuis un fichier ou au contraire de sauvegarder un tableau dans un fichier, et manipuler des vecteurs, matrices et polynômes.

NumPy est la base de SciPy, regroupement de bibliothèques Python autour du calcul scientifique.

Exemples[modifier | modifier le code]

Création de tableau[modifier | modifier le code]

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> x
array([1, 2, 3])
>>> y = np.arange(10)
>>> y
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

Opérations de base[modifier | modifier le code]

>>> a = np.array([1, 2, 3, 6])
>>> b = np.linspace(0, 2, 4)
>>> c = a - b
>>> c
array([ 1.        ,  1.33333333,  1.66666667,  4.        ])
>>> a**2
array([ 1,  4,  9, 36])

Fonctions universelles[modifier | modifier le code]

>>> a = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100) 
>>> b = np.sin(a)
>>> c = np.cos(a)

Algèbre linéaire[modifier | modifier le code]

>>> from numpy.random import rand
>>> from numpy.linalg import solve, inv
>>> a = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 6.7], [5, 9.0, 5]])
>>> a.transpose()
array([[ 1. ,  3. ,  5. ],
       [ 2. ,  4. ,  9. ],
       [ 3. ,  6.7,  5. ]])
>>> inv(a)
array([[-2.27683616,  0.96045198,  0.07909605],
       [ 1.04519774, -0.56497175,  0.1299435 ],
       [ 0.39548023,  0.05649718, -0.11299435]])
>>> b =  array([3, 2, 1])
>>> solve(a, b)  # résout ax = b
array([-4.83050847,  2.13559322,  1.18644068])
>>> c = rand(3, 3)  # crée une matrice 3x3 au hasard
>>> c
array([[  3.98732789,   2.47702609,   4.71167924],
       [  9.24410671,   5.5240412 ,  10.6468792 ],
       [ 10.38136661,   8.44968437,  15.17639591]])
>>> np.dot(a, c)  # multiplication de matrices
array([[  3.98732789,   2.47702609,   4.71167924],
       [  9.24410671,   5.5240412 ,  10.6468792 ],
       [ 10.38136661,   8.44968437,  15.17639591]])

Notes et références[modifier | modifier le code]

Voir aussi[modifier | modifier le code]

  • SciPy : libraire pour le calcul scientifique.

Liens externes[modifier | modifier le code]

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