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NumPy: Manipulation et radiodiffusion des rayons

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Description

Cette séance de cours couvre la bibliothèque NumPy en Python, en mettant l'accent sur la création de tableaux, l'indexation, le découpage et la manipulation. Il explique les fonctionnalités de base des tableaux NumPy, les méthodes de création de tableaux intrinsèques, les attributs de tableaux et les méthodes de tableaux. De plus, elle se décline en routines de manipulation de réseaux, en radiodiffusion et en concept de radiodiffusion dans NumPy.

Source officielle

Concepts associés (32)

NumPy

NumPy est une bibliothèque pour langage de programmation Python, destinée à manipuler des matrices ou tableaux multidimensionnels ainsi que des fonctions mathématiques opérant sur ces tableaux. Plus précisément, cette bibliothèque logicielle libre et open source fournit de multiples fonctions permettant notamment de créer directement un tableau depuis un fichier ou au contraire de sauvegarder un tableau dans un fichier, et manipuler des vecteurs, matrices et polynômes.

Numerical linear algebra

Numerical linear algebra, sometimes called applied linear algebra, is the study of how matrix operations can be used to create computer algorithms which efficiently and accurately provide approximate answers to questions in continuous mathematics. It is a subfield of numerical analysis, and a type of linear algebra. Computers use floating-point arithmetic and cannot exactly represent irrational data, so when a computer algorithm is applied to a matrix of data, it can sometimes increase the difference between a number stored in the computer and the true number that it is an approximation of.

Algèbre linéaire

vignette|R3 est un espace vectoriel de dimension 3. Droites et plans qui passent par l'origine sont des sous-espaces vectoriels. L’algèbre linéaire est la branche des mathématiques qui s'intéresse aux espaces vectoriels et aux transformations linéaires, formalisation générale des théories des systèmes d'équations linéaires. L'algèbre linéaire est initiée dans son principe par le mathématicien perse Al-Khwârizmî qui s'est inspiré des textes de mathématiques indiens et qui a complété les travaux de l'école grecque, laquelle continuera de se développer des siècles durant.

Tableau (structure de données)

En informatique, un tableau est une structure de données représentant une séquence finie d'éléments auxquels on peut accéder efficacement par leur position, ou indice, dans la séquence. C'est un type de conteneur que l'on retrouve dans un grand nombre de langages de programmation. Dans les langages à typage statique (comme C, Java et OCaml), tous les éléments d’un tableau doivent être du même type. Certains langages à typage dynamique (tels APL et Python) permettent des tableaux hétérogènes.

Sciences numériques

Les sciences numériques (traduction de l'anglais computational sciences), autrement dénommées calcul scientifique ou informatique scientifique, ont pour objet la construction de modèles mathématiques et de méthodes d'analyse quantitative, en se basant sur l'utilisation des sciences du numérique, pour analyser et résoudre des problèmes scientifiques. Cette approche scientifique basée sur un recours massif aux modélisations informatiques et mathématiques et à la simulation se décline en : médecine numérique, biologie numérique, archéologie numérique, mécanique numérique, par exemple.

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Séances de cours associées (64)

Complément Python : Numpy, Scipy, Matplotlib

Couvre des sujets Python avancés tels que les opérations numpy, l'algèbre linéaire scipy et matplotlib pour la création de figures.

Recap Python: Modules et Objets

Couvre les modules Python, les objets et les conteneurs de données comme les listes et les tableaux NumPy.

Data Science avec Python: Modules et Numpy

Introduit des modules Python et NumPy pour des opérations de réseau efficaces et l'algèbre linéaire dans la science des données.

Introduction à la programmation C

Couvre les bases de la programmation C, y compris la syntaxe, les types de données, les pointeurs, les tableaux et les commandes de compilation.

Python/NumPy Primer

Introduit les bases Python et NumPy pour l'informatique scientifique, couvrant les types de données, les fonctions, les tableaux, l'indexation et les opérations courantes.

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