Cours Python - Numpy et Matplotlib en PDF (Intermédiaire)

Python : Numpy (visualisation en 2D et 3D). Numpy fournit la structure ndarray pour le calcul numérique 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. Le document contient de nombreux extraits IPython et commandes pour produire et sauvegarder des figures.

🎯 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.
• 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 des 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.

Maîtrise de l'environnement IPython et Jupyter

Utilisation pratique de Jupyter Notebook/ IPython pour la recherche reproductible : exécution cellulaire, magics (%matplotlib inline ou backend interactif), sauvegarde des notebooks et conversion en formats statiques (HTML, PDF). Conseils pour organiser un notebook pédagogique : cellules courtes, commentaires explicites, séparation code/texte, et ajout d'exemples exécutables facilitant la révision. Inclure un kernel isolé (venv/conda) garantit des environnements reproductibles en calcul scientifique.

Installation et environnement

Installer les bibliothèques avec pip et configurer un environnement Jupyter :

pip install numpy matplotlib

Recommandation : utiliser un environnement virtuel (venv/conda) pour isoler les dépendances et conserver la reproductibilité des notebooks.

💡 Pourquoi choisir ce cours ?

Le document combine explications conceptuelles et extraits IPython 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.

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.

Interaction avec SciPy

Numpy fournit les primitives de base tandis que SciPy étend ces capacités avec algorithmes avancés : optimisation, interpolation, intégration et algèbre linéaire numérique. Ce cours présente cas d'usage concrets d'intégration Numpy↔SciPy pour résoudre problèmes numériques complets (ex. résolution d'équations, filtrage, transformées). Les exemples montrent comment convertir facilement données Numpy pour les fonctions SciPy et comment interpréter les résultats dans un workflow de calcul scientifique.

Exercices 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 exercices couvrent génération de grilles, indexation avancée, opérations vectorisées, visualisation (2D/3D) et stockage E/S. Chaque exercice fournit des tests simples pour valider les résultats et des suggestions d'amélioration pour la performance et l'accessibilité graphique. L'objectif est d'ancrer la compréhension par la pratique, avec des scripts reproductibles adaptés au calcul scientifique et à l'usage avec une librairie graphique.

👤 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 : 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.