NumPy

Numpy (abréviation de Numerical Python) est une bibliothèque logicielle open-source populaire utilisée pour le calcul numérique en Python. Numpy a été créée par Travis Oliphant en 2005 et est aujourd'hui maintenue par une large communauté de développeurs. Elle étend les capacités du langage Python dans les domaines du calcul scientifique, des mathématiques et de l'ingénierie.

Numpy est largement utilisé dans une variété de domaines, y compris la science des données générales, l'apprentissage automatique, le calcul scientifique et l'apprentissage profond. Il offre de puissantes fonctionnalités de bibliothèque numérique qui permettent aux utilisateurs d'opérer sur des matrices, des vecteurs et des tableaux de données. En outre, il fournit des implémentations efficaces de plusieurs opérations mathématiques telles que l'algèbre linéaire, les transformées de Fourier et les transformées de Fourier discrètes.

Numpy offre un ensemble de fonctionnalités puissantes pour manipuler des tableaux multidimensionnels. Il permet aux utilisateurs d'accéder et de traiter facilement les données stockées dans les tableaux sous une forme bidimensionnelle. En outre, il donne accès à des fonctions mathématiques avancées, telles que la génération de nombres aléatoires et des fonctions statistiques.

Numpy comprend également de nombreux outils avancés, tels que l'intégration des bibliothèques C et Fortran pour optimiser la vitesse d'exécution et l'utilisation de la mémoire, ainsi que la prise en charge de l'informatique distribuée et multi-processeurs. La bibliothèque est également connue pour ses commandes intuitives, sa documentation complète et sa capacité à s'adapter facilement à des ensembles de données plus importants. Enfin, la popularité de Numpy est due à son intégration avec une variété d'outils de science des données tels que SciPy, Pandas et scikit-learn.