- Techniques pour charger et récupérer des données avec NumPy.
- Utilisation de fonctions comme
np.loadtxt().
- Manipulation et transformation de tableaux NumPy.
- Exploration des méthodes pour manipuler les données.
- Utilisation de méthodes NumPy pour éviter les boucles explicites.
- Techniques pour améliorer l'efficacité du code.
- Techniques de découpage pour accéder à des parties spécifiques des tableaux.
- Utilisation de la syntaxe de découpage comme
array[start:stop:step].
- Compréhension du concept de diffusion pour les opérations sur des tableaux de formes différentes.
- Utilisation de règles de diffusion pour aligner les tableaux.
- Techniques pour empiler et combiner des tableaux.
- Utilisation de fonctions comme
np.hstack(),np.vstack().
- Compréhension de la copie profonde et de la copie superficielle.
- Utilisation de
np.copy()pour créer des copies indépendantes.
- Techniques pour appliquer des opérations le long d'un axe spécifique.
- Utilisation de fonctions comme
np.sum(axis=0).