Qu’est-ce que Numpy ?et comment installer Numpy, Scipy, Matplotlib, iPython, Jupyter, Pandas, Sympy et Nose sur Windows 10/8 ou Windows 7 à l'aide de Python PiP. Ici, dans cet article, nous en discutons.
Tout simplement, Numpy est une bibliothèque de calcul scientifique pour Python qui fournit les fonctionnalités d'opérations matricielles, généralement utilisées avec Scipy et Matplotlib. En fait, la liste fournit déjà une représentation matricielle, mais elle nous offre plus de fonctions. Si vous utilisez Matlab, Scilab, alors cet outil est très bon pour vous.
Numpy fait partie des bibliothèques de base qu'il faut maîtriser pour l'analyse de données en Python. Il peut être utilisé pour stocker et traiter de grandes matrices, et Numpy fournit de nombreux outils de programmation numérique avancés tels que les types de données matricielles, le traitement vectoriel et la précision. La bibliothèque informatique est conçue pour un traitement numérique rigoureux.
Il s'agit d'un puissant progiciel de calcul scientifique basé sur Python. Pour installer Numpy, vous devez d'abord installer Python. L'installation de python est très simple, j'ai installé python3.7. Les étapes d'installation pour installer Numpy pour Windows seront les mêmes pour Ubuntu et les autres systèmes Linux. La seule différence sera le processus d'installation de Python
Outils/éléments pris en charge requis
- Programme Python installé
Étape 1 : Téléchargez Python pour Windows 10/8/7
Tout d’abord, téléchargez les binaires exécutables Python sur votre système Windows 10 à partir de la page de téléchargement officielle de Python. Voici lelien pour ça.Il est disponible sous différentes formes, optez pour un exécutable pour installer et configurer facilement Python sur votre système.
Étape 2 : Exécutez le programme d’installation exécutable Python
Une fois la configuration de Python téléchargée, exécutez-la en tant qu'administrateur. Cochez la case "Ajouter Python 3.7 au chemin" et cliquez ensuite surInstaller maintenantoption.
Une fois terminé, fermez la configuration…
Étape 3 : Installer pip sur Windows 10/8/7
Après une installation réussie de Python, ouvrez l'invite de commande et exécutez la commande suivante pour installer pip à l'aide de python.
python get-pip.py --user
Étape 4 : Installez Numpy en Python à l'aide de pip sous Windows 10/8/7
Donc, enfin, tout est prêt et il est maintenant temps de lancer la commande pour installer Numpy, Scipy, Matplotlib, iPython, Jupyter, Pandas, Sympy et Nose. Nous pouvons soit utiliser une seule commande pour tous les installer, soit une seule que nous souhaitons installer en particulier.
python -m pip install --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose
ou
python -m pip install --user numpy python -m pip install --user scipy python -m pip install --user matplotlib python -m pip install --user ipython python -m pip install --user jupyter python -m pip install --user pandas python -m pip install --user sympy python -m pip install --user nose
Vérifier la version de Numpy
Voici la commande pour vérifier la version numpy :
python import numpy as nm nm.version.version
Le résultat de la commande ci-dessus dans notre cas :
C:\Users\raj>python Python 3.7.4 (tags/v3.7.4:e09359112e, Jul 8 2019, 20:13:57) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import numpy as nm >>> nm.version.version '1.17.0' >>>
De cette façon, vous pouvez également vérifier les versions de scipy, matplotlib, ipython, jupyter, pandas, sympy et nose.
Exemple:
import numpy as np
# Creating array object
arr = np.array( [[ 1, 2, 3],
[ 4, 2, 5]] )
# Printing type of arr object
print("Array is of type: ", type(arr))
# Printing array dimensions (axes)
print("No. of dimensions: ", arr.ndim)
# Printing shape of array
print("Shape of array: ", arr.shape)
# Printing size (total number of elements) of array
print("Size of array: ", arr.size)
# Printing type of elements in array
print("Array stores elements of type: ", arr.dtype)print ("\nOriginal array:\n", arr)Créons un graphique en utilisant matplotlib et scipy
import scipy as sp import matplotlib.pylab as mat t = sp.linspace(0, 1, 100) plt.plot(t, t**2) plt.show()
