Introduction à NumPy en Python

<p>De la forme du tableau (shape). (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Indexation et slicing (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Regrouper des modules différents (A)</p> Signup and view all the answers

<p>str(), int(), float() (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Faciliter le calcul scientifique (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Stockent des données de même type (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Elle utilise moins de mémoire que d'autres objets Python (A)</p> Signup and view all the answers

<p>ndarray (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Données de même type (B)</p> Signup and view all the answers

<p>N dimensions, selon les besoins (C)</p> Signup and view all the answers

<p>matrix() (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Un fichier contenant des sous-programmes (B)</p> Signup and view all the answers

<p>.py (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Elle importe tout le contenu du module (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Les entités sont dans le namespace courant (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Importe uniquement une fonction spécifique du module (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Il définit les variables du projet et utilise les fonctions (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Cela confond les entités dans le namespace (A)</p> Signup and view all the answers

<p>size (C)</p> Signup and view all the answers

<p>utiliser l'attribut T (D)</p> Signup and view all the answers

<p>ndim (C)</p> Signup and view all the answers

<p>np.zeros() (D)</p> Signup and view all the answers

<p>np.empty() n'initialise pas les valeurs à zéro. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>np.ones() (A)</p> Signup and view all the answers

<p>np.zeros_like() (D)</p> Signup and view all the answers

<p>np.linspace() (A)</p> Signup and view all the answers

<p>shape_size (D)</p> Signup and view all the answers

<p>np.full() (A)</p> Signup and view all the answers

<p>concatenate (C)</p> Signup and view all the answers

<p>column_stack (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Elle soulève une erreur si le nombre d'éléments change. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>resize ne provoque pas d'erreurs si le nombre d'éléments est différent. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>reshape (C)</p> Signup and view all the answers

<p>resize peut changer la forme d'un tableau même si le nombre d'éléments change. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>ValueError (D)</p> Signup and view all the answers

<p>column_stack (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Erreur de format car 5 éléments ne peuvent pas former (1, 7). (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Elle les combine en un tableau unique. (A)</p> Signup and view all the answers

Un fichier contenant des fonctions et des variables regroupées de manière cohérente, permettant de réutiliser du code et d'organiser un projet.

Un fichier Python se terminant par l'extension .py.

Structure d'un projet Python avec plusieurs modules et un module principal ('main') qui utilise les autres modules.

Importer tout le contenu du module nommé 'NomDuModule.py' dans le code actuel.

Importer spécifiquement une fonction nommée 'uneFonction' du module nommé 'NomDuModule.py'.

Importer tout le contenu du module nommé 'nomModule.py' dans le namespace courant, sans préfixe.

Importer uniquement l'élément 'item' du module nommé 'nomModule.py'.

Un groupement de différents modules.

La librairie Python dédiée au calcul scientifique fournissant des fonctions très performantes de calcul, mais aussi des structures de données, tout aussi performantes.

Tableaux multidimensionnels en Python, utilisés pour stocker et manipuler de grandes quantités de données.

Permet de convertir une variable en chaîne de caractères.

Permet de convertir une variable en entier.

Permet de convertir une variable en nombre à virgule flottante.

Permet de convertir une variable en liste.

Permet de convertir une variable en tuple.

Permet de convertir une variable en dictionnaire.

La fonction concatenate de NumPy combine plusieurs tableaux en un seul tableau le long d'un axe spécifié. Elle prend une séquence de tableaux comme entrée et renvoie un tableau unique.

La fonction column_stack de NumPy empile plusieurs tableaux 1-D en colonnes dans un tableau 2-D. Elle prend une séquence de tableaux 1-D comme entrée et les empile pour créer un seul tableau 2-D.

La fonction reshape() de NumPy modifie la forme d'un tableau sans changer ses données. Elle prend une nouvelle forme en argument et renvoie un nouveau tableau avec la forme souhaitée. Pour réussir le reshape, le nombre d'éléments dans le tableau d'origine doit être égal au nombre d'éléments dans la nouvelle forme.

La fonction resize() de NumPy modifie la forme et la taille d'un tableau. Contrairement à reshape, resize peut modifier le nombre d'éléments dans le tableau. Si la nouvelle forme requiert plus d'éléments que le tableau d'origine, la fonction resize remplira les éléments manquants avec des zéros.

La fonction vstack de NumPy empile plusieurs tableaux le long de l'axe vertical (en lignes). Elle prend une séquence de tableaux comme entrée et les empile pour créer un seul tableau 2-D.

Le nombre total d’éléments dans un tableau.

La transposé d’un tableau à deux dimensions.

Le nombre de dimensions d'un tableau.

Crée un tableau rempli de zéros.

Crée un tableau avec une forme définie, mais sans garantie sur la valeur des éléments initiaux.

Crée un tableau de zéros ayant la même forme qu'un autre tableau existant.

Crée un tableau rempli de 1.

Crée un tableau ayant la même forme qu'un autre tableau existant, mais rempli de 1.

Crée un tableau d'unités, avec des 1 sur la diagonale principale.

Crée un tableau rempli d'une valeur spécifique.

La fonction ravel() permet de transformer un tableau multidimensionnel (N-dimensionnel) en un tableau unidimensionnel.

La fonction roll() permet de déplacer les éléments d'un tableau le long d'un axe spécifié. Par exemple, axis=0 déplace les éléments le long des lignes.

L'indexation et le slicing permettent d'accéder à des éléments spécifiques ou à des sous-tableaux d'un tableau NumPy.

La forme d'un tableau NumPy (shape) détermine comment accéder à ses éléments. Un tableau de dimension 1 est une simple liste d'éléments.

Si un nouveau tableau NumPy a plus de lignes que le tableau original, les données seront répétées pour remplir le nouveau tableau. Si le nouveau tableau a moins de lignes, il récupère les éléments dans l'ordre des lignes, jusqu'à ce qu'il soit rempli.