Les fondamentaux de NumPy
Les fondamentaux de NumPy
Numerical Python (NumPy) : introduction
Get Started
What you'll learn
- La création de tableaux NumPy
- Les opérations sur les tableaux NumPy
- Le traitement d'images
- Les opérations vectorielles
NumPy est sans doute l'un des packages les plus utilisés en Python, dû à ses performances et sa facilité d'utilisation. Il est omniprésent en science des données, et dans les domaines scientifiques. Il a notamment été utilisé pour générer la première image d'un trou noir.
Dans ce cours, nous allons voir les fondamentaux de NumPy. Nous verrons les similitudes entre les tableaux NumPy et les listes Python, et verrons comment réaliser des opérations vectorielles ou non, sur ces tableaux.
Alors que lancer un programme informatique sans en sauvegarder ses résultats n'est pas intéressant, nous verrons comment sauvegarder un tableau NumPy en mémoire de manière persistante, et inversement, comment charger un tableau pré-enregistré.
La majorité des images que nous traitons aujourd'hui sont représentés sous forme d'un tableau à 2 ou 3 dimensions. Il est donc naturel de s'orienter vers NumPy pour réaliser du traitement d'images. Nous verrons comment utiliser NumPy à cet effet.
Concepts abordés:
- Tableaux NumPy à N dimensions (vecteurs, matrices & tenseurs)
- Opérations numériques sur les tableaux (vectorielles ou non)
- Opérations de réduction
- Routines NumPy et routines de création de tableaux
- Traitement d'image
- Sauvegarde de tableaux NumPy
N'attendez plus avant de vous lancer dans le monde de la science des données!
