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  1. #1
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    Par défaut Tutoriel pour apprendre NumPy - La bibliothèque de calcul numérique de Python

    Chers membres du club,

    J'ai le plaisir de vous présenter une série de tutoriels de Gabor Laszlo Hajba sur la bibliothèque NumPy. Ce premier tutoriel va vous apprendre les notions de base de NumPy, la bibliothèque de calcul numérique de Python.

    Dans ce tutoriel, nous allons commencer à étudier NumPy, une bibliothèque destinée aux calculs numériques en Python.

    Pour quelles raisons pourriez-vous vouloir vous intéresser à NumPy ? D'abord, si vous désirez faire de la science des données ou de l'apprentissage automatique (machine learning), NumPy est d'une valeur inestimable. NumPy est utilisé pour effectuer des calculs sur de gros volumes de données. Mais pour comprendre des sujets tels que l'apprentissage automatique, il faut d'abord comprendre quelques notions sous-jacentes fondamentales.

    Ce tutoriel est le premier d'une série de tutoriels qui vous guideront depuis les bases jusqu'au sommet de la science des données.
    Bonne lecture.

    Retrouvez les meilleurs cours et tutoriels pour apprendre Python.
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  2. #2
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    Par défaut

    C'est pas trop mon domaine, mais ça ne fait pas doublon avec http://python-scientific-lecture-not...nnee-polynome/ ?

    Ça aborde la même chose non ?

    Je salue tout de même l'effort de traduction de l'article original.

  3. #3
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    Par défaut Tutoriel pour apprendre NumPy - Les notions avancées

    Chers membres du club,

    J'ai le plaisir de présenter la seconde partie de cette série de tutoriels que vous propose Gabor Laszlo Hajba sur la bibliothèque NumPy. Dans ce second cours, nous allons apprendre à utiliser les notions avancées de cette bibliothèque.

    Ce tutoriel est le second d'une série de cours présentant NumPy, la bibliothèque de calcul numérique de Python. Le premier volet de cette série a été publié dans l'article Tutoriel pour apprendre NumPy et nous examinerons ici certaines fonctionnalités plus avancées.

    Ces tutoriels ont pour objectif de donner une compréhension plus approfondie de la science des données avec Python en apprenant les bases. Continuons et voyons ce que nous pouvons faire de plus avec NumPy.
    Bonne lecture.

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