NumPy est la clé dans la boîte à outils de chaque data scientist. C'est une bibliothèque incroyablement utile pour travailler avec des données et une compétence indispensable pour tous les data scientists, analystes et ingénieurs.
Si vous souhaitez apprendre cette compétence très demandée, lisez la suite, cet article vous expliquera ce qu'est NumPy, pourquoi il est important et les meilleures ressources à apprendre.
Qu'est-ce que NumPy ?
NumPy signifie Python numérique. Il s'agit d'une bibliothèque créée par Travis Oliphant en 2005 et utilisée pour l'analyse de données.
Au cœur de NumPy se trouve le tableau. Un tableau est simplement une liste de valeurs de données. Ce tableau peut être utilisé pour représenter des vecteurs. Il est très similaire au type de liste intégré Python mais présente une différence clé.
Contrairement aux listes Python, les données de NumPy sont stockées dans une mémoire contiguë. Cela signifie que les valeurs sont stockées les unes à côté des autres dans la mémoire. Cela rend l'accès aux valeurs plus rapide ; Les tableaux NumPy sont jusqu'à 50 fois plus rapides que les listes Python pour les opérations courantes.
Comme les listes Python, les tableaux peuvent stocker d'autres tableaux en tant qu'éléments. Cela vous permet de créer des constructions mathématiques plus complexes comme des matrices et des tableaux d'ordre supérieur. Les tableaux ont des méthodes utiles pour les opérations statistiques courantes telles que le calcul de la moyenne, de la médiane et de l'écart type. Vous pouvez les modifier en divisant, joignant, façonnant et remodelant.
Exigences pour l'utilisation de Numpy
- Une installation python
- Installation de pip
- Un IDE tel que VSCode ou, plus idéalement, un IDE basé sur Notebook tel que Jupyter
- Connaissance de Python
A lire également: Introduction à Jupyter Notebook pour les débutants
Les cas d'utilisation
- Numpy est utilisé pour les tâches de science des données en raison de ses tableaux plus rapides au lieu des listes Python intégrées.
- Il peut être utilisé pour résoudre des problèmes d'algèbre linéaire à l'aide de ses fonctions intégrées.
- Il est utilisé dans machine learning en raison de son calcul rapide de vecteurs et de matrices.
- Il est utilisé pour générer des ensembles de données aléatoires à l'aide de ses fonctions statistiques aléatoires.
Cours pour apprendre NumPy
Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des meilleures ressources pour apprendre NumPy et Data Science. La plupart de ces ressources supposent une certaine familiarité avec Python. Si vous n'avez pas encore appris Python, voici notre liste des meilleurs ressources pour apprendre Python.
Deep Learning Prerequisites: The Numpy Stack in Python
Ce cours Udemy propose un guide doux pour vous préparer à un apprentissage en profondeur à l'aide de Python. Le cours vous apprend à utiliser Numpy pour les calculs vectoriels et matriciels.
De plus, il couvre Pandas, une bibliothèque pour gérer les ensembles de données en Python : matplotlib (un outil de visualisation de données) et Scipy (une bibliothèque de calcul de statistiques en Python).
Le cours contient six heures de vidéo à la demande, et une fois que vous l'achetez, vous y accédez gratuitement à vie. Il comprend une certification. Avant de suivre ce cours, vous devez être familiarisé et à l'aise avec l'algèbre linéaire et la programmation en Python.
Data Analysis with Python: NumPy & Pandas Masterclass
Ce cours complet vous apprend à analyser des données à l'aide de Pandas et de NumPy. La méthode comprend 216 conférences, 3 articles et 2 ressources téléchargeables. Cela vous donne un total de plus de treize heures de contenu.
Il commence par vous présenter NumPy et le concept de tableau, qui est l'objet central de NumPy. Ensuite, le cours vous apprendra à utiliser Pandas, une bibliothèque populaire et utile pour travailler avec des ensembles de données. Enfin, vous apprendrez la visualisation de données à l'aide de la bibliothèque Matplotlib.
Ce qui rend ce cours différent de la plupart, c'est qu'il rend les leçons plus pratiques en vous enseignant à travers des jeux de rôle. Vous jouerez le rôle d'analyste de données dans une grande entreprise multinationale de vente au détail en analysant les données recueillies à partir de ses différentes opérations. Comme prévu, le cours suppose une certaine familiarité avec Python avant de commencer le cours.
Python with NumPy For Absolute Beginners
Ce cours est l'un des cours les plus adaptés aux débutants sur NumPy. Bien que vous soyez censé connaître Python, le cours présente NumPy depuis le début.
Il commence par vous présenter les tableaux NumPy. Il explique en quoi elles diffèrent des listes Python et en quoi elles sont plus rapides et mieux adaptées à la science des données, à l'ingénierie et à l'analyse.
De plus, vous apprendrez toutes les différentes choses que vous pouvez faire avec ces tableaux. Celles-ci incluent, mais sans s'y limiter, la création de tableaux, leur accès à l'aide d'index, leur découpage et leur jonction, ainsi que leur mise en forme et leur remodelage.
Ce cours a deux heures de contenu vidéo et se concentre uniquement sur Numpy. Vous pouvez compléter ceci et obtenir une certification en une semaine.
Introduction to NumPy
Ce cours par DataCamp est convivial pour les débutants à NumPy. Le cours dure environ 4 heures et comprend 13 vidéos bien faites et 49 exercices pour vous aider à solidifier les concepts que vous avez appris.
Il fait partie du parcours Data Scientist, donc si vous suivez d'autres cours dans le même parcours, vous obtiendrez votre certification DataCamp Data Scientist.
Quant au contenu, il présente les tableaux et explique les avantages de les utiliser par rapport aux listes en Python. Ensuite, vous apprendrez les techniques de diffusion et de vectorisation pour rendre votre code plus rapide et plus efficace. Vous vous exercerez aux opérations sur les tableaux sur le jeu de données Monet.
Simplilearn NumPy Tutorial
Cet tutoriel gratuit par Simplilearn couvre les bases de Numpy. Il est bref et va droit au but. L'article contient des explications minimales et est idéal si vous l'utilisez comme référence ou si vous savez déjà ce qu'est Numpy et ce que font les différentes fonctions.
L'article contient également des extraits de code pour illustrer l'utilisation de différentes fonctions avec des exemples. Il est idéal lorsque vous êtes pressé et que vous souhaitez apprendre Numpy en dix minutes. Étant un article, il n'a pas de lieu de pratique ni d'ensembles de données à utiliser.
Vous devrez configurer vous-même un environnement de pratique et trouver des ensembles de données à partir desquels vous exercer. Kaggle est un bon endroit pour rechercher des ensembles de données et créer des blocs-notes pour pratiquer la science des données.
W3Schools
Cet tutoriel par W3Schools est mon préféré. Il est gratuit et complet, couvrant toutes les bases de NumPy et des sujets plus avancés tels que la génération de distributions statistiques aléatoires et l'utilisation de fonctions universelles pour mettre en œuvre la vectorisation.
Au total, le tutoriel c'est 43 pages web d'explications succinctes mais adéquates et d'extraits de code à illustrer par des exemples. De plus, w3schools est livré avec un éditeur pour écrire vos requêtes Numpy et un quiz où vous pourrez tester vos connaissances.
Tous ces éléments sont facultatifs mais faciliteraient votre expérience d'apprentissage. En vous inscrivant au cours Numpy moyennant des frais, vous pouvez obtenir une certification à ajouter à votre CV.
Scaler Course
Cet cours sur Scaler est bien assemblé. Il comprend six modules qui couvrent une introduction à NumPy, aux tableaux multidimensionnels, aux structures de données, aux fonctions, à la diffusion et à d'autres concepts divers.
Au total, il compte 32 leçons avec 5 heures et 33 minutes de contenu vidéo. Il y a 26 défis pour vous aider à appliquer ce que vous avez appris et à solidifier les concepts dans votre esprit. Après avoir terminé le cours, vous obtenez un certificat.
Comme prévu, vous devez connaître le langage de programmation Python avant de commencer le cours. Le deuxième prérequis a un IDE avec Python et Numpy installés sur votre machine.
Guide to Numpy by Travis Oliphant
Écrit par le créateur de Numpy, ce livre se veut une référence pour ceux qui connaissent déjà Python mais aimeraient en savoir plus sur Numpy et d'autres outils.
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Guide de NumPy : 2e édition | $49.95 | Acheter sur Amazon |
Dans ce livre, Travis Oliphant explique non seulement comment utiliser Numpy, mais également comment l'étendre à l'aide de l'API. C'est probablement la ressource la plus approfondie et la plus détaillée sur Numpy.
Il est probablement idéal pour les utilisateurs expérimentés de Numpy qui souhaitent une compréhension plus approfondie du fonctionnement de Numpy et un guide détaillé leur permettant de contribuer et d'étendre la bibliothèque.
Numpy Beginner’s Guide by Ivan Idris
Ce livre sur Numpy est destiné aux débutants. Il est destiné aux scientifiques, ingénieurs, programmeurs et analystes qui connaissent déjà Python mais qui cherchent à étendre leurs compétences en adoptant Numpy comme compétence supplémentaire.
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NumPy : Guide du débutant - Troisième édition | $40.51 | Acheter sur Amazon |
Le livre couvre l'installation de Numpy, Matplotlib, Scipy et IPython sur la machine locale. Il couvre ensuite les tableaux et les différentes fonctions de tableau mises à votre disposition. Ensuite, vous utiliserez la bibliothèque pour effectuer des opérations matricielles et tester votre code avec Numpy.testing. Dans l'ensemble, ce livre est un guide complet de Numpy.
NumPy: From Basic to Advanced by Karan Singh Bisht
Le titre "NumPy de Basic à Advanced" dit tout. Ce livre est censé être une pente douce vous faisant passer de l'ignorance de la bibliothèque à la connaissance de l'utilisation de certaines de ses fonctionnalités les plus avancées.
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NumPy : De Basic à Advance : pour le machine learning | $39.99 | Acheter sur Amazon |
Le livre couvre les bases, telles que l'explication de ce qu'est un tableau, jusqu'à des sujets plus avancés et sous le capot, tels que les effets de cache CPU et le cycle de vie du Ndarray. Il est destiné à vous donner une base solide pour d'autres travaux d'apprentissage automatique à l'aide de la bibliothèque Numpy.
FreeCodeCamp YouTube Tutorial
FreeCodeCamp a récemment gagné en popularité en tant que source de didacticiels de codage et de développement de logiciels de haute qualité. Dans son catalogue de didacticiels se trouve ce didacticiel Numpy complet. Comme tous ses tutoriels, il est disponible gratuitement.
Le tutoriel dure environ une heure et couvre les bases de Numpy. Il s'agit d'une douce introduction à la bibliothèque destinée à ne pas être écrasante pour ceux qui viennent de commencer. Comme vous vous en doutez, la connaissance de Python est supposée avant de regarder la vidéo.
Mot de la fin
Numpy est incroyablement utile et polyvalent. C'est un outil attendu pour la plupart des emplois en science des données et en ingénierie. Cet article vous a présenté Numpy et vous a donné un aperçu de haut niveau et abstrait de ses concepts clés.
En outre, l'article répertorie les ressources qui pourraient vous être utiles dans votre parcours d'apprentissage de Python. La brève description de chaque ressource a pu vous aider à faire un choix éclairé sur laquelle choisir.
Ensuite, découvrez le meilleur Bibliothèques Python pour les data scientists.
