Tutoriels pratiques, références et correctifs pour ce thème.
Mis à jour: 2026-02-10
Apprenez la multiplication matricielle dans NumPy avec np.dot(), np.matmul() et l'operateur @. Comprenez les produits scalaires, les produits matriciels et les regles de broadcasting avec des exemples.
Mis à jour: 2026-02-10
Apprenez a joindre des tableaux NumPy avec np.concatenate(), vstack(), hstack() et stack(). Guide complet avec le parametre axis, les regles de forme et des exemples pratiques.
Mis à jour: 2026-02-10
Apprenez a creer des tableaux remplis de zeros dans NumPy en utilisant np.zeros(), zeros_like() et les fonctions associees. Maitrisez les formes, dtypes et modeles d'initialisation.
Mis à jour: 2026-02-09
Apprenez à utiliser numpy arange pour créer des tableaux avec des valeurs uniformément espacées en Python. Maîtrisez np.arange() avec les paramètres start, stop, step et dtype.
Mis à jour: 2026-02-09
Apprenez à utiliser numpy linspace pour créer des tableaux uniformément espacés en Python. Maîtrisez np.linspace() avec les paramètres num, endpoint, retstep et dtype.
Mis à jour: 2026-02-09
Apprenez à utiliser numpy reshape pour modifier les dimensions des tableaux en Python. Maîtrisez np.reshape(), l'astuce du -1, le paramètre order et évitez les erreurs courantes.
Mis à jour: 2023-08-17
Maîtrisez l'art du calcul des statistiques roulantes en Python en utilisant numpy rolling. Ce guide complet couvre la syntaxe, la taille de la fenêtre, les filtres et les cas d'utilisation des tableaux 2D. Plongez dès aujourd'hui !
Mis à jour: 2023-06-09
Plongez dans le monde de l'analyse de données Python avec NumPy et Pandas. Comprenez leurs forces, leurs différences, et comment choisir le bon outil pour vos tâches de données.
Mis à jour: 2022-05-05
Apprenez à créer et à manipuler des tableaux NumPy en Python pour une analyse de données puissante et efficace. Notre tutoriel couvre l'installation, la diffusion, l'indexation, le découpage et la visualisation, avec des conseils pour optimiser les performances et résoudre les erreurs.