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Numpy : librairie pour le calcul scientifique

Pourquoi on utilise Numpy ?
NumPy est très utile pour effectuer des calculs logiques et mathématiques sur des tableaux et des matrices.
Cet outil permet d'effectuer ces opérations bien plus rapidement et efficacement que les listes Python.
Quel est l'avantage des listes Numpy par rapport aux listes Python classiques ?
L'avantage de Numpy est de pouvoir créer rapidement une base de données, avec des instructions simples que Python comprend.
Par exemple, l'instruction np. zeros(10) renvoie une liste de dix chiffres, tous égaux à 0.
Ensuite, Numpy permet d'effectuer des opérations particulièrement rapidement.
Quelles sont les bibliothèques de Python ?
Quelles sont les bibliothèques Python pour le machine learning ?
Numpy.
Son nom signifie Numerical Python. Scipy.
Une alternative à Numpy est Scipy qui est une librairie aussi basée sur Numpy.Pandas. Matplotlib. Seaborn. Scikit-learn. Keras. Tensorflow.
Tableaux.
Un numpy. ndarray (généralement appelé array ) est un tableau multidimensionnel homogène: tous les éléments doivent avoir le même type, en général numérique.
Les différentes dimensions sont appelées des axes, tandis que le nombre de dimensions – 0 pour un scalaire, 1 pour un vecteur, 2 pour une matrice, etc.

NumPy est une bibliothèque du langage de programmation Python, dédiée au calcul sur des tableaux (en anglais, arrays), soit de vastes volumes de chiffres. Cette bibliothèque propose des représentations « standard » de données numériques tabulées.

Numpy : librairie pour le calcul scientifique

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