Python

Cours niveau 4 - NumPy

La bibliothèque NumPy (http://www.numpy.org/) permet d’effectuer des calculs numériques avec Python
L’extension introduit une gestion facilitée des tableaux de nombres tels que les scalaires, les vecteurs, les matrice,[…]

Plateforme pour les scalaires, vecteurs et matrices

Rappel des bases de Python

Apprendre NumPy

Note : Dans le terminal faire pip install numpy
Redémarrer vs code

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Scalaire, vecteur et matrice : à quoi cela sert ?

Les vecteurs

Les matrices

Les matrices de rotation

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Introduction

Scalaire, vecteur et matrice :  exercice N1

Les objets : mdarray

 

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Cours : scalaire, vecteur et matrice

  •  Importation du module « numpy »
  • Un scalaire (c’est un nombre)
  • Un vecteur (tableau à une dimension)
  • Matrice (tableau à deux dimensions)
  • Connaitre la dimension d’un ndarray
  • Les différences entre un objet liste et un objet ndarray
    • La méthode len() et attribut shape
    • L’opérateur somme (Applicable au calcul du coefficient directeur)
    • Les fonctions mathématiques

Manipuler les ndarray

  • Indexer et partager ;
    • Indexing
    • Les index négatifs
    • Slicing
    • Le pas
  • Assigner des valeurs ;
  • Les propriétés, élément après élément, sont les fonctionnalités de NumPy qui permettent de procéder à des modifications sur les ndarray élément par élément.
    • Addition
    • Soustraction
    • Multiplication
    • Soustraction
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Exercices : scalaire, vecteur et matrice

Manipuler les ndarray

Indexing et Slicing : Exercice 1, Exercice 2, Exercice 3, 

Assignation de valeur : Exercice 4, Exercice 5 

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Les types de données :

  • Introduction
  • Afficher le type de données contenu dans un ndarray
  • Changer le type de données
  • Déclarer un ndarray de nombres flottants
  • Déclarer un ndarray de nombres complexes
  • Déclarer un ndarray de booléens
  • Déclarer un ndarray de chaînes de caractère
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Les fonctions universelles

  • Introduction
  • Broadcasting
  • Addition d’un vecteur ligne et d’une matrice
  • Addition du vecteur colonne et d’une matrice
  • Les règles du broadcasting
  • La notion de casting
  • Utiliser une fonction sur un axe spécifique
  • Quelques exemples de fonctions universelles
  • La fonction np.negative()
  • La fonction np.power()
  • La fonction np.conjugate()
  •  La fonction np.around()

Références

 Florent Gouachon. ( 2006-2024). « Comprendre les maths !» URL :  https://www.cmath.fr/1ere/suites/cours.php