Installer NumPy

Installer NumPy avec pip

pip est le gestionnaire de paquets standard de Python. C'est la méthode la plus directe si vous travaillez avec une installation Python classique (pas Anaconda).

Ouvrez un terminal (ou l'invite de commandes sur Windows) et tapez :

# Installation standard
pip install numpy

# Si vous avez Python 3 et Python 2 en parallèle
pip3 install numpy

# Mettre à jour une version déjà installée
pip install --upgrade numpy
  

pip télécharge NumPy depuis PyPI (Python Package Index) et l'installe automatiquement avec ses dépendances. En 2026, vous obtiendrez la branche NumPy 2.x par défaut.

Installer NumPy avec conda (Anaconda / Miniconda)

Si vous utilisez Anaconda ou Miniconda, NumPy est déjà inclus dans la distribution de base. Si vous travaillez dans un environnement conda personnalisé, installez-le ainsi :

# Installation via conda
conda install numpy

# Dans un environnement conda spécifique
conda install -n mon_env numpy

# Vérifier les paquets installés dans l'environnement actif
conda list | grep numpy
  

conda gère aussi les dépendances système (bibliothèques C, BLAS, LAPACK) ce qui peut éviter certains problèmes de compatibilité sur Windows.

Installer NumPy dans un environnement virtuel

Bonne pratique : isoler chaque projet dans son propre environnement virtuel. Ça évite les conflits de versions entre projets différents.

# Créer un environnement virtuel nommé "mon_projet"
python -m venv mon_projet

# L'activer sur Linux / macOS
source mon_projet/bin/activate

# L'activer sur Windows
mon_projet\Scripts\activate

# Installer NumPy dans cet environnement
pip install numpy

# Désactiver l'environnement quand vous avez fini
deactivate
  

Une fois l'environnement activé, le prompt de votre terminal affiche son nom entre parenthèses : (mon_projet). Toutes les installations pip faites dans cet état restent isolées.

Vérifier que NumPy est bien installé

Après installation, ouvrez Python (ou un notebook Jupyter) et exécutez :

import numpy as np

# Afficher la version installée
print(np.__version__)  # ex : 2.1.0

# Test rapide : créer un tableau et faire une opération
t = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
print(t.mean())  # 30.0
print(t.max())   # 50
  

Si Python affiche la version sans erreur, NumPy est opérationnel. Si vous obtenez ModuleNotFoundError: No module named 'numpy', relisez les étapes ci-dessus et vérifiez que vous êtes bien dans le bon environnement virtuel.

NumPy est prêt — et maintenant ?

L'étape suivante, c'est de comprendre l'objet central de NumPy : le tableau ndarray. Rendez-vous sur la page Créer un tableau NumPy pour voir comment construire vos premiers tableaux à une, deux ou trois dimensions.

Si vous voulez d'abord comprendre comment NumPy s'intègre avec Pandas ou Matplotlib, les tutoriels correspondants sont disponibles.

Par carabde | Mis à jour le 28 avril 2026