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Numpy : Comparaison et performance de la mémoire

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Description

Cette séance de cours présente Numpy et compare l'utilisation de la mémoire entre les listes Python et Numpy ndArrays. Il explique la représentation en mémoire des listes Python et Numpy Arrays, soulignant les avantages de Numpy en termes de type de données fixes, de taille fixe et de stockage contigu. La séance de cours couvre également la différence de performance entre les listes Python et Numpy Arrays lors de l'exécution d'opérations par élément, montrant l'amélioration significative de la vitesse de Numpy.

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Concepts associés (14)

Mémoire (psychologie)

thumb|350px|Les formes et fonctions de la mémoire en sciences. En psychologie, la mémoire est la faculté de l'esprit d'enregistrer, conserver et rappeler les expériences passées. Son investigation est réalisée par différentes disciplines : psychologie cognitive, neuropsychologie, et psychanalyse. thumb|Pyramide des cinq systèmes de mémoire. Le courant cognitiviste classique regroupe habituellement sous le terme de mémoire les processus dencodage, de stockage et de récupération des représentations mentales.

Type (informatique)

vignette|Présentation des principaux types de données. En programmation informatique, un type de donnée, ou simplement un type, définit la nature des valeurs que peut prendre une donnée, ainsi que les opérateurs qui peuvent lui être appliqués. La plupart des langages de programmation de haut niveau offrent des types de base correspondant aux données qui peuvent être traitées directement — à savoir : sans conversion ou formatage préalable — par le processeur.

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.

Primitive data type

In computer science, primitive data types are a set of basic data types from which all other data types are constructed. Specifically it often refers to the limited set of data representations in use by a particular processor, which all compiled programs must use. Most processors support a similar set of primitive data types, although the specific representations vary. More generally, "primitive data types" may refer to the standard data types built into a programming language (built-in types).

Array (data type)

In computer science, array is a data type that represents a collection of elements (values or variables), each selected by one or more indices (identifying keys) that can be computed at run time during program execution. Such a collection is usually called an array variable or array value. By analogy with the mathematical concepts vector and matrix, array types with one and two indices are often called vector type and matrix type, respectively. More generally, a multidimensional array type can be called a tensor type, by analogy with the physical concept, tensor.

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Séances de cours associées (42)

Bases de programmation Python

Introduit les bases de la programmation Python, couvrant les variables, les méthodes, les conditions, les boucles et la logique booléenne.

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.

Introduction aux concepts de programmation UNIX et C

Couvre les fondamentaux UNIX et introduit les concepts de programmation C, y compris les variables, les types de données et les opérations de base.

Techniques de traitement d'image: sculpture de couture et manipulation de pixels

Discute des techniques de traitement d'image, en se concentrant sur la sculpture de coutures et la manipulation de pixels dans la programmation Python.

Python : dictionnaires et tuples

Explore les dictionnaires, les tuples, les objets mutables et les arguments de longueur variable en Python.

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