Listes NumPy vs. Listes Python standard #
Les tableaux NumPy sont homogènes et typés statiquement, ce qui les rend plus efficaces en termes de mémoire et plus rapides à traiter que les listes Python. Voici quelques raisons clés pour lesquelles les tableaux NumPy sont plus efficaces :
- Mémoire contiguë : Les tableaux NumPy stockent les données dans des emplacements de mémoire contigus, ce qui permet un accès efficace à la mémoire et une utilisation efficace du cache de l’unité centrale.
- Vectorisation : Les opérations NumPy sont vectorisées, ce qui signifie qu’elles opèrent sur des tableaux entiers en une seule fois, réduisant ainsi le besoin de boucles explicites.
- Code compilé : De nombreuses fonctions NumPy sont implémentées en C ou en Fortran, ce qui offre un avantage significatif en termes de vitesse.
Conclusion #
Dans ce guide NumPy, nous avons abordé les aspects essentiels et les techniques avancées de la Data Science et du calcul numérique. N’oublie pas que NumPy est une vaste bibliothèque aux possibilités infinies. Ce que nous avons vu est encore basique et nous pouvons faire encore beaucoup plus, explorer davantage pour libérer son plein potentiel et élever vos solutions basées sur les données.
