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Questions and Answers
Que se passe-t-il si un nouveau tableau a plus de lignes que le tableau original ?
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 ?
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 ?
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 ?
Comment l'accès aux éléments d'un tableau numpy dépend-il ?
Quel terme décrit le processus d'accès à des éléments ou sous-tableaux dans numpy ?
Quel terme décrit le processus d'accès à des éléments ou sous-tableaux dans numpy ?
Quel est le rôle principal d'un package en Python ?
Quel est le rôle principal d'un package en Python ?
Quelles sont les fonctions de conversion en Python ?
Quelles sont les fonctions de conversion en Python ?
À quoi servent les ndarrays dans NumPy ?
À quoi servent les ndarrays dans NumPy ?
Quelle est une caractéristique des ndarrays ?
Quelle est une caractéristique des ndarrays ?
Pourquoi NumPy est-elle considérée comme performante ?
Pourquoi NumPy est-elle considérée comme performante ?
Quelle structure de données est utilisée dans NumPy pour le stockage ?
Quelle structure de données est utilisée dans NumPy pour le stockage ?
Quel type de données est principalement stocké dans un ndarray ?
Quel type de données est principalement stocké dans un ndarray ?
Quelles sont les dimensions d'un ndarray ?
Quelles sont les dimensions d'un ndarray ?
Quelle fonction n'est pas considérée comme une fonction de base pour Data Science ?
Quelle fonction n'est pas considérée comme une fonction de base pour Data Science ?
Qu'est-ce qu'un module en Python ?
Qu'est-ce qu'un module en Python ?
Quel suffixe doit avoir le nom du fichier d'un module ?
Quel suffixe doit avoir le nom du fichier d'un module ?
Que fait la commande 'import NomDuModule' ?
Que fait la commande 'import NomDuModule' ?
Quelle est la conséquence d'utiliser 'from NomDuModule import *' ?
Quelle est la conséquence d'utiliser 'from NomDuModule import *' ?
Que signifie 'from NomDuModule import uneFonction' ?
Que signifie 'from NomDuModule import uneFonction' ?
Quel est le rôle du module 'main' dans un projet Python ?
Quel est le rôle du module 'main' dans un projet Python ?
Quel est un inconvénient de l'importation de tous les éléments d'un module avec 'from NomDuModule import *' ?
Quel est un inconvénient de l'importation de tous les éléments d'un module avec 'from NomDuModule import *' ?
Quel attribut permet d'obtenir la taille d'un tableau dans NumPy?
Quel attribut permet d'obtenir la taille d'un tableau dans NumPy?
Comment obtient-on la transposée d'un tableau à deux dimensions avec NumPy?
Comment obtient-on la transposée d'un tableau à deux dimensions avec NumPy?
Quel attribut d'un ndarray donne le nombre de dimensions contenues dans l'objet?
Quel attribut d'un ndarray donne le nombre de dimensions contenues dans l'objet?
Quelle fonction permet de créer un tableau dont tous les éléments sont initialisés à zéro?
Quelle fonction permet de créer un tableau dont tous les éléments sont initialisés à zéro?
Quelle est la principale différence entre np.empty() et np.zeros()?
Quelle est la principale différence entre np.empty() et np.zeros()?
Quelle fonction permet de créer un tableau rempli de uns avec NumPy?
Quelle fonction permet de créer un tableau rempli de uns avec NumPy?
Pour créer un tableau de la même forme qu'un tableau existant, mais rempli de zéros, quelle méthode utiliserait-on?
Pour créer un tableau de la même forme qu'un tableau existant, mais rempli de zéros, quelle méthode utiliserait-on?
Quel constructeurs de NumPy créerait un tableau à partir d'une plage de nombres également espacés?
Quel constructeurs de NumPy créerait un tableau à partir d'une plage de nombres également espacés?
Quel attribut n'est pas associé à un tableau NumPy?
Quel attribut n'est pas associé à un tableau NumPy?
Quel constructeur est utilisé pour créer un tableau rempli d'une valeur spécifique dans NumPy?
Quel constructeur est utilisé pour créer un tableau rempli d'une valeur spécifique dans NumPy?
Quelle fonction permet de concaténer plusieurs tableaux sur un axe spécifié ?
Quelle fonction permet de concaténer plusieurs tableaux sur un axe spécifié ?
Quelle fonction empile des arrays 1-D sous forme de colonnes dans un array 2-D ?
Quelle fonction empile des arrays 1-D sous forme de colonnes dans un array 2-D ?
Quel énoncé décrit correctement la fonction reshape ?
Quel énoncé décrit correctement la fonction reshape ?
Quelle est une différence entre reshape et resize ?
Quelle est une différence entre reshape et resize ?
Quelle fonction serait utilisée pour créer un tableau de la forme (2, 4) à partir d'un vecteur de 8 éléments ?
Quelle fonction serait utilisée pour créer un tableau de la forme (2, 4) à partir d'un vecteur de 8 éléments ?
Quelle des affirmations suivantes est vraie concernant resize ?
Quelle des affirmations suivantes est vraie concernant resize ?
Quel type d'erreur est soulevé par reshape lorsque le nombre d'éléments ne correspond pas ?
Quel type d'erreur est soulevé par reshape lorsque le nombre d'éléments ne correspond pas ?
Quelle méthode de NumPy permet de convertir un tableau en un format 2-D en utilisant des colonnes ?
Quelle méthode de NumPy permet de convertir un tableau en un format 2-D en utilisant des colonnes ?
Quel serait le résultat si vous tentiez de changer la forme d'un tableau de 5 éléments en (1, 7) avec reshape ?
Quel serait le résultat si vous tentiez de changer la forme d'un tableau de 5 éléments en (1, 7) avec reshape ?
Quel est l'effet de la fonction concatenate sur les tableaux ?
Quel est l'effet de la fonction concatenate sur les tableaux ?
Flashcards
Module en Python
Module en Python
Un fichier contenant des fonctions et des variables regroupées de manière cohérente, permettant de réutiliser du code et d'organiser un projet.
Nom d'un fichier module
Nom d'un fichier module
Un fichier Python se terminant par l'extension .py.
Structure d'un projet Python
Structure d'un projet Python
Structure d'un projet Python avec plusieurs modules et un module principal ('main') qui utilise les autres modules.
import NomDuModule
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from NomDuModule import uneFonction
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from nomModule import *
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from nomModule import item
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Package
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NumPy
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NDArrays
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Fonction str()
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Fonction int()
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Fonction float()
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Fonction list()
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Fonction tuple()
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Fonction dict()
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NumPy - concatenate
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NumPy - column_stack
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NumPy - reshape
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NumPy - resize
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NumPy - vstack
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Taille d'un tableau
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L'attribut T
L'attribut T
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L'attribut ndim
L'attribut ndim
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np.zeros()
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np.empty()
np.empty()
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np.zeros_like()
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np.ones()
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np.ones_like()
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np.eye()
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np.full()
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Quelle est la fonction pour convertir un tableau multidimensionnel en un tableau unidimensionnel ?
Quelle est la fonction pour convertir un tableau multidimensionnel en un tableau unidimensionnel ?
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Quel est la fonction pour déplacer les éléments d'un tableau le long d'un axe spécifié ?
Quel est la fonction pour déplacer les éléments d'un tableau le long d'un axe spécifié ?
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Comment accéder à des éléments spécifiques ou à des sous-tableaux d'un tableau NumPy ?
Comment accéder à des éléments spécifiques ou à des sous-tableaux d'un tableau NumPy ?
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Comment la forme d'un tableau NumPy (shape) affecte l'accès aux éléments ?
Comment la forme d'un tableau NumPy (shape) affecte l'accès aux éléments ?
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Que se passe-t-il lors de la modification du nombre de lignes d'un tableau NumPy ?
Que se passe-t-il lors de la modification du nombre de lignes d'un tableau NumPy ?
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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 contenufrom NomDuModule import *: Importe toutes les entitésfrom NomDuModule import uneFonction: Importe une fonction spécifique
Les modules (suite)
import nommodule: Importe tout le contenu du fichier. Pour faire référence, utilisermodule.nomfrom 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.uniqueet leurs comptes. - Traitement des valeurs
NaN(Not a Number) avecnp.isnan.
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