Cours Python: Numpy (visualisation en 2D et 3D) - PDF

Introduction à Python: Numpy (visualisation en 2D et 3D)

Python: Numpy (visualisation en 2D et 3D) présente les fondamentaux du module numpy, une bibliothèque incontournable pour le calcul numérique efficace en Python. Ce cours explique comment manipuler des données sous forme de tableaux multidimensionnels appelés arrays, et intègre l'usage de matplotlib pour visualiser ces données en deux et trois dimensions.

Conçu pour offrir un apprentissage progressif, ce contenu détaille les méthodes de création et d'exploitation des arrays, ainsi que les opérations mathématiques et graphiques associées. Il s'appuie sur des exemples pratiques pour permettre une maîtrise solide de ces outils dans un environnement Python.

Ce que vous allez apprendre

• Configurer et utiliser les arrays numpy pour stocker et manipuler des données multi-dimensionnelles
• Créer et modifier des vecteurs, matrices et tenseurs à l'aide des fonctions numpy
• Analyser et effectuer des opérations arithmétiques élément-wise (terme-à-terme) sur des arrays
• Mettre en place des visualisations graphiques en 2D et 3D avec matplotlib
• Sauvegarder, charger et exporter des données à partir de fichiers CSV et formats natifs numpy

Prérequis

• Connaissances basiques en programmation Python, notamment les listes et boucles
• Un environnement Python configuré avec les bibliothèques numpy et matplotlib installées
• Notions élémentaires en mathématiques, notamment en algèbre matricielle
• Un éditeur ou interface Python permettant l'exécution de scripts et affichage graphique

Aperçu des modules

• Introduction à numpy: structures de données ndarray, création et propriétés
• Manipulation avancée des arrays: slicing, indexation, vues et copies
• Opérations sur les arrays: opérations scalaires, terme-à-terme, diffusion (broadcasting)
• Gestion des dimensions: reshape, newaxis, concaténation, répétition
• Types de données et conversions: castings entre entiers, flottants et booléens
• Création de matrices spécifiques: matrice diagonale, matrices de zéros et uns
• Gestion des entrées/sorties: lecture/écriture de fichiers CSV et formats numpy natifs
• Introduction à matplotlib: tracé de courbes simples, histogrammes, personnalisation des graphiques

Applications pratiques

• Visualisation des données scientifiques en 2D et 3D pour faciliter l'analyse et l'interprétation graphique.
• Manipulation avancée de tableaux numériques pour calculs mathématiques, statistiques et traitement d'images.
• Travail avec des matrices et tenseurs pour des projets en machine learning, traitement du signal ou modélisation numérique.

Pour qui ce PDF?

Ce document s'adresse aux étudiants, chercheurs et développeurs débutants ou intermédiaires souhaitant maîtriser l'usage de Numpy et Matplotlib en Python pour le calcul scientifique et la visualisation graphique, notamment ceux venant de Matlab ou cherchant à consolider leurs compétences en Python scientifique.

Questions fréquentes

Quels types d'opérations arithmétiques peut-on effectuer directement sur des arrays numpy?

On peut effectuer des opérations élément par élément telles que la multiplication, l'addition, la soustraction et la division avec des scalaires ou entre arrays compatibles.

Comment créer une nouvelle dimension dans un array numpy à partir d'un vecteur?

On utilise np.newaxis pour convertir un vecteur en matrice ligne ou colonne, par exemple v[:, np.newaxis] crée une matrice colonne à partir d'un vecteur.

Quelles fonctions numpy permettent de concaténer ou de répéter des arrays?

Les fonctions repeat, tile, vstack, hstack et concatenate permettent de créer des arrays plus grands en répétant ou en concaténant des arrays plus petits.

Mis à jour le 20/04/2026