Cours Python - Numpy et Matplotlib en PDF (Intermédiaire)

Python : Numpy (visualisation en 2D et 3D). Numpy fournit la structure ndarray pour le calcul numérique et le calcul scientifique efficace en Python, avec types dtype, formes (shape) et opérateurs vectorisés. Matplotlib complète Numpy en offrant des primitives pour tracer courbes, images, histogrammes et visualisations tridimensionnelles.

Calcul numérique et Data Science avec Numpy

Numpy est la base d'un workflow de calcul numérique robuste en Data Science : manipulation de tableaux multidimensionnels, transformations linéaires, opérations statistiques élémentaires et préparation des données pour modèles d'apprentissage. En tant que librairie scientifique largement adoptée, Numpy facilite l'interopérabilité avec SciPy, pandas et scikit‑learn, et permet d'optimiser les performances par vectorisation et gestion fine des dtype et de la mémoire. Ce module met l'accent sur des pratiques reproductibles et des exemples applicables à l'analyse de données et au prototypage scientifique.

🎯 Ce que vous allez apprendre

• Structures de données Numpy (ndarray, dtype, shape) — comprendre la sémantique de ndarray, l'impact du dtype sur la mémoire et les performances, et comment exploiter shape pour concevoir algorithmes vectorisés.
• Génération de grilles et vecteurs (arange, linspace, logspace, mgrid) — maîtriser les fonctions de génération d'échantillonnage pour construire domaines réguliers et grilles 2D/3D utiles en visualisation et calcul numérique.
• Indexation, slicing et fancy indexing — appliquer accès basiques, tranches et indexation avancée (np.ix_, masques booléens) pour extraire et modifier des sous-tableaux sans copies inutiles.
• Opérations aléatoires et statistiques basiques — utiliser les tirages uniforme et normal (random.rand, random.randn) et tracer leur distribution via histogrammes pour évaluer visuellement la loi d'un échantillon.
• Visualisation 2D et 3D avec matplotlib — réaliser tracés de séries temporelles, images (imshow), histogrammes et figures multi-sousplots ; fonctions clés : plot(), scatter(), contourf(). Ajouter annotations, colorbar et exporter les résultats. Pour des scènes 3D plus complexes (grandes maillages, rendu volumétrique), Mayavi constitue une alternative utile à Matplotlib.
• Subplots et projections 3D — composer plusieurs sousplots et créer graphiques tridimensionnels via l'argument projection='3d', gestion d'échelles et de vues pour présenter surfaces et trajectoires.
• Entrée/Sortie des données (CSV, .npy) et formats d'exportation — lire et écrire tableaux avec np.genfromtxt, np.savetxt et utiliser le format binaire natif np.save/np.load.
• Exercices pratiques de manipulation de matrices — séries d'exercices corrigés et exemples prêts à l'emploi pour s'entraîner en Jupyter Notebook et valider les concepts appliqués.
• Supports de TP inclus — notebooks, jeux de données et énoncés pour Travaux Pratiques (TP) permettant d'appliquer les concepts en situation réelle.

Intégration avec Pandas et Scikit-Learn

Les structures Numpy (ndarray) forment le cœur des DataFrames Pandas : les colonnes d'un DataFrame sont souvent des vues ou des copies d'arrays Numpy, et la conversion entre DataFrame et ndarray s'effectue via .values ou .to_numpy(). Cette compatibilité facilite le prétraitement (normalisation, encodage, gestion des valeurs manquantes) dans Numpy avant d'alimenter les pipelines scikit‑learn. Les exemples présentent des flux de travail répandus : chargement en Numpy, nettoyage et vectorisation, construction de features, puis entraînement d'un modèle via scikit‑learn en conservant un type mémoire efficace.

Maîtrise de l'environnement IPython et Jupyter

Utilisation pragmatique de Jupyter Notebook / IPython pour des analyses reproductibles : exécution cellulaire, magics (%matplotlib inline ou backend interactif), sauvegarde et conversion en formats statiques (HTML, PDF). Organisation recommandée : cellules courtes, commentaires explicites, séparation code/texte et tests unitaires simples pour valider les résultats. Isoler un kernel via venv ou conda garantit des environnements reproductibles pour le calcul scientifique et facilite le partage de TP Python entre équipes et étudiants.

Optimisation des performances et gestion mémoire

Approfondissement des techniques de calcul numérique : opérations matricielles performantes, méthodes en place pour réduire les copies mémoire, gestion des précisions flottantes et stratégies d'optimisation par blocs. Le contenu privilégie des patterns efficaces pour le traitement de grandes matrices, la résolution numérique de systèmes linéaires simples et l'évaluation d'erreurs numériques. Des conseils pratiques montrent comment profiler le code, interpréter les goulots d'étranglement et choisir des représentations mémoire adaptées aux contraintes de performance.

Configuration de l'environnement de travail

Installer les bibliothèques et configurer un environnement Jupyter :

pip install numpy matplotlib

Recommandation : utiliser un environnement virtuel (venv ou conda) pour isoler les dépendances et conserver la reproductibilité des notebooks. Les instructions couvrent Python 3 et indiquent la compatibilité multiplateforme (Windows, macOS, Linux) : procédures d'installation et gestion des dépendances adaptées aux environnements de laboratoire, serveurs de calcul ou postes personnels.

Cas d'usage : Analyse de données et Data Science

Exemples concrets d'application à l'analyse de données : préparation de jeux de données, extraction de features depuis tableaux multidimensionnels, réduction de dimension et visualisation exploratoire. Numpy sert à la mise en œuvre d'algorithmes de transformation et de nettoyage, tandis que Matplotlib et bibliothèques associées fournissent les primitives de data visualization pour inspecter tendances et anomalies. Ces cas d'usage montrent l'enchaînement logique entre acquisition, transformation, modélisation et communication des résultats.

Comparaison avec les listes Python

Les listes Python sont flexibles mais non optimisées pour le calcul numérique : elles stockent des pointeurs vers des objets hétérogènes et impliquent de lourdes boucles en Python. Par contraste, ndarray stocke des valeurs contiguës en mémoire, permet la vectorisation et réduit les frais d'interprétation. Pour mesurer l'écart, comparer temps d'exécution et consommation mémoire sur opérations élémentaires (somme, produit, agrégation) et préférer Numpy pour des tableaux numériques de grande taille.

Exercices, Travaux Pratiques (TP) et mise en pratique avec Numpy

Le PDF contient une série d'exercices corrigés accompagnés d'exemples de code prêts à l'emploi, exploitables directement dans Jupyter Notebook. Les TP Python incluent énoncés, jeux de données, notebooks de correction et tests simples pour valider les résultats. Chaque exercice propose également des suggestions d'amélioration pour la performance et l'accessibilité graphique, avec scripts reproductibles adaptés au calcul scientifique et à l'enseignement pratique.

TP et exercices corrigés sur Matplotlib

Série de TP focalisés sur la visualisation : construction de figures 2D/3D, choix de palettes perceptuellement uniformes, création de figures vectorielles pour publication, et annotations accessibles. Les exercices corrigés montrent comment automatiser l'exportation de séries de figures, gérer la mise en page multi‑axes et préparer des visualisations prêtes pour inclusion dans des rapports scientifiques ou des présentations. Pour des scènes 3D plus interactives ou volumétriques, Mayavi peut être présenté comme solution complémentaire à Matplotlib.

👤 À qui s'adresse ce cours ?

• Public cible : étudiants en sciences des données, ingénieurs et chercheurs en calcul scientifique manipulant tableaux numériques et visualisant résultats.
• Prérequis : Python 3, connaissances de base en Python (listes, boucles, fonctions) et familiarité avec l'interpréteur IPython/Jupyter ; notions élémentaires de résolution numérique facilitent la lecture.

❓ Foire Aux Questions (FAQ)

Comment réduire le temps d'exécution des traitements sur tableaux volumineux ? Privilégier opérations vectorisées sur ndarray plutôt que boucles Python, contrôler le dtype pour minimiser l'empreinte mémoire et utiliser des algorithmes opérant en place quand possible afin de limiter les copies.

Quels outils matplotlib exploiter pour afficher des données matricielles complexes ? Utiliser imshow pour champs scalaires, ajouter une colorbar et jouer sur l'échelle et l'étiquetage pour la lisibilité ; composer plusieurs sousplots, utiliser contourf() pour isolignes et sauvegarder en SVG ou PDF pour conserver la qualité vectorielle en publication.

💡 Pourquoi choisir ce cours ?

Le document combine explications conceptuelles et extraits exécutables pour une mise en pratique immédiate. Les auteurs, Alexandre Gramfort (chargé de recherche en traitement du signal et machine learning, Institut Télécom / Inria) et Slim Essid (professeur en traitement du signal, université et industrie), apportent une expertise académique et industrielle, illustrée par des exemples concrets et des conseils de performance via vectorisation. Les contenus sont adaptés aux besoins de calcul numérique et de prototypage scientifique.

Accessibilité des visualisations : bonnes pratiques pour palettes adaptées (ex. viridis), contrastes suffisants, tailles de police lisibles, description textuelle des figures via <figcaption> et attributs alt sur images pour une meilleure inclusion des lecteurs d'écran. Ajouter des légendes explicites et des descriptions alternatives facilite la réutilisation en publication.

Extension vers SciPy pour le calcul scientifique

Numpy fournit les primitives de base tandis que SciPy étend ces capacités avec algorithmes avancés : optimisation, interpolation, intégration et algèbre linéaire numérique. Le cours illustre des cas d'usage Numpy↔SciPy pour résoudre problèmes numériques complets, montrer la conversion de tableaux Numpy vers les fonctions SciPy et interpréter les résultats dans un workflow scientifique. Les exemples incluent résolution d'équations, filtrage et transformées, avec remarques sur la précision et la robustesse numérique.