Dans les projets où j’interviens, manipuler des tableaux et des matrices est devenu un geste quotidien. J’ai aidé des équipes produit et des analystes à transformer des séries CSV brutes en tableaux exploitable, puis à accélérer leurs pipelines grâce à NumPy et pandas. Ici je partage une méthode pragmatique : création d’arrays, vectorisation pour la vitesse, gestion des NaN, et basculement vers des DataFramePlus quand l’analyse structurelle s’impose. À travers l’exemple de *DataLab*, une petite équipe fictive que j’ai accompagnée, je montre comment passer du prototype à la production sans sacrifier la maintenabilité ni le SEO de vos notebooks.
En résumé immédiat : pour manipuler efficacement des tableaux utilisez NumPy pour les calculs numériques rapides (vectorisation, broadcasting, NumPyMatrices) et basculez sur pandas (DataFramePlus, PandasStructures) pour l’analyse, le nettoyage et l’export. En quelques lignes : créez des TableauxNumpy, remplissez/filtrez, appliquez reshape/transpose, puis convertissez en TableauxData si vous avez besoin d’indexation et de jointures.
- PyTableaux : débuter vite avec des arrays.
- NumPyMatrices : calcul matriciel et performances.
- PandasAnalyse : nettoyage et exploration via DataFramePlus.
- MatrixPy et PyMatrixLab : cas avancés (valeurs propres, inverses).
Création rapide de TableauxNumpy et NumPyGrille pour l’analyse
Je commence toujours par créer des arrays simples pour valider une idée. Dans *DataLab*, j’ai converti des listes Python en arrays pour gagner 10x en temps d’exécution sur des boucles lourdes.
- np.array() pour partir d’une liste.
- np.zeros(), np.ones() pour initialiser des grilles.
- np.arange() et np.linspace() pour générer des séquences.
Exemple de code (copiez-collez dans un notebook) :
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
matrice = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
Astuce : préférez TableauxNumpy pour des calculs élément-par-élément ; c’est la base avant d’entamer toute PandasAnalyse. Insight : commencer par un array clarifie les dimensions et évite les conversions coûteuses plus tard.
Accès, slicing et opérations élémentaires
Quand on travaille en production, l’accès aux éléments et le slicing sont des gestes quotidiens. Je revois toujours ces bases avec les juniors pour éviter des erreurs d’indexation qui coûtent en debugging.
- arr[index] et arr[-1] pour accéder aux éléments.
- arr[1:4] et mat[0:2,0:2] pour extraire des sous-ensembles.
- Opérations vectorisées : arr + 5, arr * 2, np.sqrt(arr).
Exemple :
arr = np.array([10,20,30,40,50])
sous_partie = arr[1:4] # [20 30 40]
Conclusion : maîtriser le slicing rend vos transformations reproductibles et rapides.
Calcul matriciel avec NumPyMatrices et astuces MatrixPy
Pour résoudre des systèmes linéaires ou calculer des valeurs propres, j’utilise les fonctions de calcul matriciel de NumPy. Sur un projet de recommandation, cela m’a permis d’optimiser une étape clé du pipeline d’entraînement.
- np.dot(a, b) pour produits matriciels.
- np.linalg.inv(), np.linalg.det(), np.linalg.eig() pour l’algèbre linéaire.
- np.eye(n) et np.fill_diagonal pour construire des matrices identités ou diagonales.
Exemple rapide :
A = np.array([[1,2],[3,4]])
B = np.array([[5,6],[7,8]])
C = np.dot(A,B)
Insight : préférez des fonctions natives de NumPyMatrices plutôt que des boucles Python pour des gains de temps massifs.
Broadcasting, reshape et transpose pour manipulations avancées
Le broadcasting est un outil que j’explique toujours avec une métaphore : « NumPy adapte la forme pour faire parler les matrices entre elles ». C’est puissant, mais il faut comprendre les règles pour éviter des résultats inattendus.
- reshape pour remodeler un array (ex. 1D → 2D).
- .T pour transposer des matrices.
- Broadcasting : ajouter un vecteur à chaque ligne d’une matrice.
Exemple :
matrice = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
ligne = np.array([10,20,30])
resultat = matrice + ligne # broadcasting
Phrase-clé : bien maîtriser le broadcasting évite des copies mémoire inutiles et conserve la lisibilité.
PandasAnalyse : quand convertir en DataFramePlus et exploiter PandasStructures
Je n’utilise pandas que lorsque l’indexation, l’agrégation ou les jointures deviennent nécessaires. Dans *DataLab*, la conversion d’arrays en DataFrame a permis d’industrialiser des rapports et d’exposer des API internes.
- Convertir : pd.DataFrame(arr) pour ajouter des colonnes et des index.
- Nettoyer : df.dropna(), df.fillna() pour gérer les valeurs manquantes.
- Exporter : df.to_csv() ou df.to_parquet() pour production.
Exemple :
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(matrice, columns=[‘A’,’B’,’C’])
Insight : PandasAnalyse est idéale pour le reporting et la préparation des jeux de données avant apprentissage automatique.
Gestion des valeurs manquantes et normalisation
J’ai souvent rencontré des CSV corrompus par des NaN. Ma règle : détecter, diagnostiquer, puis agir (remplacer, estimer, ou exclure selon le contexte métier).
- np.isnan() pour détecter des NaN dans des arrays.
- df.isna() et df.fillna() pour des DataFrame.
- Normalisation : (x – x.min()) / (x.max() – x.min()) pour mettre entre 0 et 1.
Exemple :
arr_nan = np.array([1,2,np.nan,4])
arr_nan[np.isnan(arr_nan)] = 0
Insight : documentez toujours votre traitement des valeurs manquantes pour conserver la traçabilité des transformations.
Cas pratiques PyTableaux : astuces pour production et optimisation
Voici des recettes issues de projets réels. Lorsque j’ai optimisé un calcul de similarité pour *DataLab*, la vectorisation et le recours aux fonctions natives ont réduit un traitement de 2 heures à 8 minutes.
- Préférer np.dot et np.matmul pour les produits lourds.
- Utiliser np.unique et np.argmax pour obtenir indices et valeurs efficacement.
- Empiler avec vstack ou hstack pour reconstruire des tables.
Bonnes pratiques :
- Mesurer avec des timestamps avant/après optimisation.
- Limiter les copies mémoire en réutilisant les arrays.
- Documenter les shapes pour éviter les erreurs de broadcasting.
Insight : optimiser n’est pas seulement accélérer — c’est rendre le code plus lisible et maintenable.
Performance et debugging
Lors d’une montée en charge j’ai appris qu’une seule conversion DataFrame→NumPy mal placée peut anéantir vos gains. Profilage et tests unitaires sont essentiels.
- Utiliser %timeit en notebook pour mesurer.
- Préférer fonctions vectorisées à des boucles Python.
- Faire des assertions sur les shapes après chaque transformation.
Phrase-clé : un pipeline fiable est un pipeline mesuré. Testez les performances dès la phase de prototype.
Comment choisir entre NumPy et pandas pour mon projet ?
Utilisez NumPy pour des calculs numériques rapides et de la vectorisation. Passez à pandas quand vous avez besoin d’indexation, d’agrégations, de jointures ou d’export (CSV, Parquet). Le bon choix dépend de la structure des données et des opérations métier.
Comment gérer efficacement les valeurs manquantes ?
Détectez d’abord avec np.isnan ou df.isna(), puis choisissez une stratégie (remplacement, interpolation, suppression) documentée. Pour la production, préférez des imputations reproductibles et testées.
Quelles astuces pour améliorer la vitesse des calculs ?
Vectorisez vos opérations, utilisez np.dot pour le calcul matriciel, limitez les copies mémoire, profilez avec %timeit et pré-allouez les tableaux si nécessaire.
Comment convertir un array en DataFrame et vice-versa ?
Pour convertir : pd.DataFrame(array) et pour revenir : df.values ou df.to_numpy(). Attention aux types et aux index lors des conversions.