Python Numpy - Visualisation 2D et 3D
Ce cours couvre les fondamentaux de NumPy et Matplotlib pour la manipulation de tableaux multidimensionnels et la visualisation de données en 2D et 3D avec Python. Il aborde la création et la gestion d’arrays NumPy, les opérations d’algèbre linéaire, ainsi que les techniques avancées d'indexation et de slicing. Les participants apprendront à charger et sauvegarder des données depuis des fichiers CSV, à effectuer des calculs matriciels et à transformer des arrays pour l'analyse de données. Le cours explore également les fonctionnalités de Matplotlib pour visualiser des matrices et des données scientifiques, avec des exemples pratiques de tracés en 2D et 3D. Les thèmes incluent la concaténation d’arrays, l’itération sur les éléments, le type casting et l’utilisation d’arrays dans des conditions. Destiné aux débutants et aux utilisateurs intermédiaires, ce tutoriel fournit les compétences nécessaires pour exploiter NumPy et Matplotlib dans des projets de data science, d’ingénierie ou de recherche. Un fichier PDF gratuit est disponible pour téléchargement, regroupant l’ensemble des concepts clés, des exercices et des exemples de code pour maîtriser la manipulation de données et leur représentation graphique.
Contenus explorés en détail
Ce cours approfondi sur NumPy couvre les fondamentaux des tableaux multidimensionnels et leur manipulation pour la visualisation 2D/3D. Vous maîtriserez la création d’arrays, les opérations algébriques, le slicing avancé et les transformations matricielles. Les techniques d’E/S avec fichiers CSV et l’analyse de données sont également détaillées pour une intégration fluide dans vos projets.
- Maîtriser la création et manipulation d’arrays NumPy (slicing, indexation avancée, concaténation)
- Appliquer l’algèbre linéaire et les opérations matricielles pour des visualisations 2D/3D
- Automatiser l’analyse de données via des calculs vectorisés et des transformations d’arrays
Public concerné par ce PDF
Destiné aux data scientists, ingénieurs logiciels et chercheurs en sciences des données, ce cours requiert des bases en Python. Les professionnels de la finance, de l’IA ou de la modélisation scientifique y trouveront des outils pour optimiser leurs workflows. Également adapté aux étudiants en informatique ou mathématiques appliquées.
Exemples pratiques et applications réelles
NumPy est utilisé pour générer des visualisations 3D de modèles climatiques en météorologie, ou pour traiter des images médicales en radiologie. Un exemple concret : analyser des séries temporelles boursières avec des calculs matriciels, puis les visualiser en 2D avec des courbes de tendance. Autre scénario : simulation de mouvements physiques en ingénierie via des transformations géométriques 3D.
Secteurs d'application professionnelle
- Finance quantitative : Optimisation de portefeuilles avec des calculs matriciels (ex: calcul de la VaR via des simulations Monte Carlo).
- Bio-informatique : Analyse de séquences ADN en 3D grâce aux arrays pour la recherche génétique.
- Robotique : Modélisation cinématique de bras robotisés via des transformations géométriques matricielles.
Guide des termes importants
- Array NumPy : Structure de données multidimensionnelle optimisée pour le calcul scientifique.
- Slicing : Extraction de sous-parties d’un array via des indices ou masques booléens.
- Broadcasting : Mécanisme permettant des opérations entre arrays de tailles différentes.
- Algèbre linéaire : Opérations comme les produits matriciels ou les décompositions (ex: SVD).
- Fancy Indexing : Accès non contigu à des éléments d’array via des listes d’indices.
Réponses aux questions fréquentes
Comment installer NumPy pour la visualisation 3D ?
Utilisez pip install numpy matplotlib. Pour la 3D, ajoutez pip install matplotlib==3.6.0 (version avec outils 3D stabilisés).
Quelle est la différence entre NumPy et Pandas pour la visualisation ?
NumPy gère les calculs bruts et matrices, Pandas structure les données. Combine les deux via pandas.DataFrame.to_numpy().
Comment optimiser les performances avec de grands arrays ?
Privilégiez les opérations vectorisées (np.sum() au lieu de boucles) et utilisez np.einsum() pour les calculs complexes.
Peut-on faire du machine learning avec seulement NumPy ?
Oui, pour des prototypes (ex: régression linéaire via np.linalg.lstsq()), mais des librairies comme scikit-learn sont recommandées.
Comment exporter des visualisations 3D en HTML ?
Utilisez mpld3 pour convertir des graphiques matplotlib (basés sur NumPy) en D3.js interactifs.
Exercices appliqués et études de cas
Projet 1 : Simulation de particules en 3D
1. Générer 10 000 points aléatoires avec np.random.rand(10000,3).
2. Appliquer une transformation de rotation 3D via une matrice de rotation.
3. Visualiser avec mpl_toolkits.mplot3d et animer avec FuncAnimation.
Cas réel : Modélisation de mouvements moléculaires en chimie.
Projet 2 : Analyse boursière interactive
1. Charger des données CSV avec np.genfromtxt().
2. Calculer les moyennes mobiles via np.convolve().
3. Créer un dashboard avec ipywidgets pour filtrer les périodes.