Summary  
This chapter introduces NumPy’s array structures and vectorized operations for high-performance numerical computing, demonstrating how to create arrays, apply element-wise arithmetic, and use built-in statistical functions in code.

General domain of usage  
Scientific computing

Afin d’aborder ce cours avec confiance et de le réussir, nous vous recommandons fortement de **suivre les cours suivants** au préalable (cliquez simplement dessus pour commencer) :

Get a visual introduction to NumPy, the essential Python library for working with arrays and matrices. Discover why NumPy is so fast, how it uses C under the hood, and how vectorization lets you process data efficiently. See practical examples of NumPy in action and learn how to get started by importing the library in your Python projects.

Dans un monde rempli de données, la manipulation de matrices et de tableaux est extrêmement importante. C’est là que **NumPy** devient essentiel. Grâce à sa rapidité exceptionnelle et à son interface relativement simple d’utilisation, il est devenu la bibliothèque Python **la plus utilisée** pour travailler avec des tableaux.

Abordons maintenant la rapidité de NumPy et son origine. Bien qu'il s'agisse d'une bibliothèque Python, elle est principalement écrite en **C**, un langage de bas niveau qui permet des calculs rapides.

Un autre facteur contribuant à la rapidité de NumPy est la **vectorisation**. La vectorisation consiste essentiellement à transformer un algorithme qui opère sur une seule valeur à la fois en un algorithme qui opère sur un **ensemble de valeurs** (vecteur) simultanément, ce qui est effectué en arrière-plan au niveau du processeur (CPU).

import unittest
import importlib.util
import re

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

class TestUserCode(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        # Завантажуємо код користувача
        spec = importlib.util.spec_from_file_location("user_code", "user_code.py")
        cls.m = importlib.util.module_from_spec(spec)
        spec.loader.exec_module(cls.m)

        # Зчитуємо сирцевий код
        with open("user_code.py", "r", encoding="utf-8") as f:
            cls.src = f.read()

    def test_numpy_import(self):
        # Перевірка, що numpy імпортовано з псевдонімом np
        has_np = "np" in dir(self.m)
        pat_alias = re.search(r"import\s+numpy\s+as\s+np", self.src)
        _dynamic_test(
            self,
            has_np and pat_alias,
            "NumPy imported correctly as np",
            "NumPy import alias incorrect or missing"
        )

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

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NumPy propose de nombreuses fonctions intégrées pour effectuer des opérations courantes sur les tableaux. Découvrez comment utiliser ces outils pour transformer, agréger et analyser les données efficacement sans écrire de code répétitif.

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Introduction à NumPy

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