Notes de cours Python scientifique - Numpy avancé

Chers membres du club,

J'ai le plaisir de vous présenter ce tutoriel extrait des Notes de cours Python scientifique. Ce cours se charge de vous apprendre une utilisation avancée de Numpy.

Citation:

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Numpy est à l'origine d'un ensemble d'outils scientifiques pour Python. Son but est simple : Mise en œuvre d'opérations efficaces sur de nombreux objets dans un bloc de mémoire. Comprendre comment cela fonctionne en détail permet d'en avoir une utilisation optimale : gestions de sa flexibilité, raccourcis utiles… et de construire un nouveau travail grâce à tout cela.

Ce tutoriel a pour but de couvrir :

• la structure des tableaux Numpy, et ce qui en découle. Trucs et astuces ;

• les fonctions universelles : quoi, pourquoi, et comment faire pour en créer une ;

• l'intégration avec d'autres outils: Numpy offre plusieurs façons d'encapsuler n'importe quelle donnée dans un ndarray, sans copies inutiles ;

• les fonctionnalités récemment ajoutées, et ce qu'il y a dedans selon moi: PEP 3118 tampons mémoires, fonctions universelles généralisées.

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Bonne lecture ;).

:fleche: Retrouvez les meilleurs cours et tutoriels pour apprendre Python.

salut,

juste une remarque, sur la page de sommaire le cours "II.2. Numpy avancé" n'est pour l'heure pas marqué comme traduit ni accessible par un lien

accessoirement les titres de certains articles sont certainement erronés :

• "III.D. 3D comploter avec Mayavi" --> "tracé en 3D avec Mayavi" (original : "3D plotting with Mayavi")
• "III.E. Scikit-Apprendre : L'apprentissage machine en Python" --> "Scikit-Learn : (...)" (c'est le nom du package)

Bonjour,

Citation:

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Envoyé par BufferBob

salut,

juste une remarque, sur la page de sommaire le cours "II.2. Numpy avancé" n'est pour l'heure pas marqué comme traduit ni accessible par un lien

accessoirement les titres de certains articles sont certainement erronés :

• "III.D. 3D comploter avec Mayavi" --> "tracé en 3D avec Mayavi" (original : "3D plotting with Mayavi")
• "III.E. Scikit-Apprendre : L'apprentissage machine en Python" --> "Scikit-Learn : (...)" (c'est le nom du package)

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Merci BufferBob, tes remarques ont été prises en compte.