Introduction à NumPy en Python
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Questions and Answers

Que se passe-t-il si un nouveau tableau a plus de lignes que le tableau original ?

  • Il répétera les données du tableau original. (correct)
  • Il supprimera les lignes supplémentaires.
  • Il lèvera une erreur.
  • Il ajoutera des valeurs par défaut.

    • Quelle fonction est utilisée pour convertir des tableaux N-dimensionnels en tableaux à dimension unique ?

  • Ravel (correct)
  • Roll
  • Flatten
  • Reshape

    • Quelle opération la fonction Roll effectue-t-elle sur un tableau ?

  • Elle tronque les extrémités du tableau.
  • Elle inverse l'ordre des éléments du tableau.
  • Elle remplace les valeurs nulles par zéro.
  • Elle déroule les éléments le long d'un axe spécifié. (correct)

    • Comment l'accès aux éléments d'un tableau numpy dépend-il ?

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

    Quel terme décrit le processus d'accès à des éléments ou sous-tableaux dans numpy ?

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

    Quel est le rôle principal d'un package en Python ?

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

    Quelles sont les fonctions de conversion en Python ?

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

    À quoi servent les ndarrays dans NumPy ?

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

    Quelle est une caractéristique des ndarrays ?

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

    Pourquoi NumPy est-elle considérée comme performante ?

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

    Quelle structure de données est utilisée dans NumPy pour le stockage ?

    <p>ndarray</p> Signup and view all the answers

    Quel type de données est principalement stocké dans un ndarray ?

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

    Quelles sont les dimensions d'un ndarray ?

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

    Quelle fonction n'est pas considérée comme une fonction de base pour Data Science ?

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

    Qu'est-ce qu'un module en Python ?

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

    Quel suffixe doit avoir le nom du fichier d'un module ?

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

    Que fait la commande 'import NomDuModule' ?

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

    Quelle est la conséquence d'utiliser 'from NomDuModule import *' ?

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

    Que signifie 'from NomDuModule import uneFonction' ?

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

    Quel est le rôle du module 'main' dans un projet Python ?

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

    Quel est un inconvénient de l'importation de tous les éléments d'un module avec 'from NomDuModule import *' ?

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

    Quel attribut permet d'obtenir la taille d'un tableau dans NumPy?

    <p>size</p> Signup and view all the answers

    Comment obtient-on la transposée d'un tableau à deux dimensions avec NumPy?

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

    Quel attribut d'un ndarray donne le nombre de dimensions contenues dans l'objet?

    <p>ndim</p> Signup and view all the answers

    Quelle fonction permet de créer un tableau dont tous les éléments sont initialisés à zéro?

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

    Quelle est la principale différence entre np.empty() et np.zeros()?

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

    Quelle fonction permet de créer un tableau rempli de uns avec NumPy?

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

    Pour créer un tableau de la même forme qu'un tableau existant, mais rempli de zéros, quelle méthode utiliserait-on?

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

    Quel constructeurs de NumPy créerait un tableau à partir d'une plage de nombres également espacés?

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

    Quel attribut n'est pas associé à un tableau NumPy?

    <p>shape_size</p> Signup and view all the answers

    Quel constructeur est utilisé pour créer un tableau rempli d'une valeur spécifique dans NumPy?

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

    Quelle fonction permet de concaténer plusieurs tableaux sur un axe spécifié ?

    <p>concatenate</p> Signup and view all the answers

    Quelle fonction empile des arrays 1-D sous forme de colonnes dans un array 2-D ?

    <p>column_stack</p> Signup and view all the answers

    Quel énoncé décrit correctement la fonction reshape ?

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

    Quelle est une différence entre reshape et resize ?

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

    Quelle fonction serait utilisée pour créer un tableau de la forme (2, 4) à partir d'un vecteur de 8 éléments ?

    <p>reshape</p> Signup and view all the answers

    Quelle des affirmations suivantes est vraie concernant resize ?

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

    Quel type d'erreur est soulevé par reshape lorsque le nombre d'éléments ne correspond pas ?

    <p>ValueError</p> Signup and view all the answers

    Quelle méthode de NumPy permet de convertir un tableau en un format 2-D en utilisant des colonnes ?

    <p>column_stack</p> Signup and view all the answers

    Quel serait le résultat si vous tentiez de changer la forme d'un tableau de 5 éléments en (1, 7) avec reshape ?

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

    Quel est l'effet de la fonction concatenate sur les tableaux ?

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

    Study Notes

    Présentation générale

    • Le sujet traité est Python for Data Science, un cours donné par Dr CHAIBI Hasna.
    • Le cours est dispensé au semestre universitaire 2023-2024.
    • L'école SUP MTI est reconnue par l'état.

    Introduction

    • Le monde est submergé de données. Les sites web suivent les utilisateurs, les smartphones enregistrent leur localisation et leur vitesse en temps réel.
    • Les voitures intelligentes enregistrent les habitudes de conduite, les maisons intelligentes les habitudes de vie et les entreprises les habitudes d'achat.
    • La Data Science est la discipline permettant d'explorer et d'analyser les données brutes pour les transformer en informations précieuses permettant de résoudre des problèmes et de prendre des décisions.
    • La Data Science est un mélange de disciplines (inférence des données, développement d'algorithmes et de technologie) pour résoudre des problèmes analytiques complexes.
    • Python est un langage de programmation gratuit, assez facile à coder et à comprendre, avec de nombreuses bibliothèques dédiées à la Data Science.

    Introduction (suite)

    • Il existe de nombreuses bibliothèques, frameworks, modules et boîtes à outils dédiés à la Data Science, permettant de mettre en place des algorithmes et des techniques de Data Science.
    • Les data scientists utilisent des bibliothèques comme NumPy, scikit-learn, pandas, seaborn et Matplotlib.

    Prise en main de l'environnement de développement (Anaconda)

    • Anaconda est une distribution libre et open source des langages de programmation Python et R.
    • Elle est utilisée pour le développement d'applications dédiées à la science des données, à l'apprentissage automatique et aux calculs scientifiques.
    • Anaconda simplifie la gestion des paquets et du déploiement, en installant Python, Jupyter Notebook et d'autres packages scientifiques.
    • Anaconda met à disposition une solution pour installer l'écosystème data avec Python, des packages de data science comme NumPy, pandas, scikit-learn, des IDE de dernière génération comme Jupyter et Spyder et l'outil conda pour gérer les environnements et les répertoires de packages.
    • Jupyter Notebook est une application web permettant de stocker du code Python, les résultats (graphiques, tableaux) et du texte formaté. Elle est utilisée pour créer et partager des documents interactifs.

    Les modules

    • Un module est un fichier contenant des sous-programmes regroupés de façon cohérente. Son nom se termine généralement par .py .
    • Plusieurs modules regroupent des routines ou fonctions utiles. Un module particulier "main" contient les variables et utilise les fonctions du projet.
    • Il existe trois méthodes d'importation :
      • import NomDuModule : Importe tout le contenu
      • from NomDuModule import * : Importe toutes les entités
      • from NomDuModule import uneFonction : Importe une fonction spécifique

    Les modules (suite)

    • import nommodule : Importe tout le contenu du fichier. Pour faire référence, utiliser module.nom
    • from nommodule import * : Importe toutes les entités et utilise leur nom directement.
    • from nommodule import element : Importe seulement l'élément spécifié, évitant les conflits de noms.

    Modules de base pour Data Science

    • math : Module mathématique de base (fonctions trigonométriques, constantes mathématiques).
    • random : Générer des nombres ou des suites aléatoires, choisir un élément ou un échantillon dans une liste et les mélanger.
    • statistics : Fonctions pour calculer des statistiques (moyenne, variance, etc.).

    Le module NUMPY (NDArray)

    • NumPy est une librairie Python pour le calcul scientifique.
    • Il propose des structures de données performantes comme les ndarrays (tableaux multidimensionnels) pour stocker et manipuler de grandes quantités de données.
    • Des fonctions pour gérer des tableaux (réshape, resize, etc.).
    • Des constructeurs et des méthodes pour créer des tableaux de 1D, 2D ou 3D (zeros, ones, full, empty, eye, linspace, arrange, etc.).
    • Des fonctions pour accéder et modifier les données d’un tableau (indexation, slicing etc.).

    NumPy - autres opérations

    • np.concatenate, column_stack, vstack.
    • Calculs mathématiques (sum, cumsum, prod, argmin, argmax, argsort, etc.)
    • Coefficient de corrélation.
    • Extraction de valeurs uniques avec np.unique et leurs comptes.
    • Traitement des valeurs NaN (Not a Number) avec np.isnan.

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    Python pour la Science des Données PDF

    Description

    Ce quiz explore les concepts fondamentaux de NumPy, un package Python essentiel pour le calcul scientifique. Vous testerez vos connaissances sur les ndarrays, les fonctions de conversion, et les performances de NumPy. Préparez-vous à répondre à des questions sur le fonctionnement et l'utilisation des tableaux en Python.

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