🔢 NumPy

NumPy permet de manipuler efficacement des tableaux et de faire des calculs mathématiques rapides en Python.

🔹 Importation

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])

np.zeros(5)        # [0. 0. 0. 0. 0.]
np.ones((2, 3))    # matrice 2x3 de 1
np.full(4, 7)      # [7 7 7 7]
np.eye(3)          # matrice identité 3x3

np.arange(0, 10, 2)    # [0 2 4 6 8]
np.linspace(0, 1, 5)   # 5 valeurs entre 0 et 1

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

a + b      # [5 7 9]
a * 2      # [2 4 6]
np.sqrt(a) # [1. 1.41 1.73]

a = np.array([10, 20, 30, 40])

a[0]      # 10
a[1:3]    # [20 30]
a[-1]     # 40

a.shape      # dimensions
a.size       # nombre total d'éléments
a.dtype      # type des éléments

a = np.array([1, 2, 3, 4])

np.mean(a)   # moyenne
np.median(a) # médiane
np.std(a)    # écart-type
np.sum(a)    # somme

m = np.array([[1, 2], [3, 4]])
m.shape      # (2, 2)
m[0, 1]      # 2

💡 NumPy est très utile pour les calculs scientifiques et est la base de bibliothèques comme Pandas, Scikit-learn, etc.