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Défis avec NumPy - Guide de Révision

1. Récupération des Données

• Techniques pour charger et récupérer des données avec NumPy.
• Utilisation de fonctions comme np.loadtxt().

2. Manipulation des Données

• Manipulation et transformation de tableaux NumPy.
• Exploration des méthodes pour manipuler les données.

3. Dites Non aux Boucles for sur les Tableaux

• Utilisation de méthodes NumPy pour éviter les boucles explicites.
• Techniques pour améliorer l'efficacité du code.

4. Découpage (Slicing)

• Techniques de découpage pour accéder à des parties spécifiques des tableaux.
• Utilisation de la syntaxe de découpage comme array[start:stop:step].

5. Diffusion (Broadcasting)

• Compréhension du concept de diffusion pour les opérations sur des tableaux de formes différentes.
• Utilisation de règles de diffusion pour aligner les tableaux.

6. Empilage (Stacking)

• Techniques pour empiler et combiner des tableaux.
• Utilisation de fonctions comme np.hstack(), np.vstack().

7. Copie

• Compréhension de la copie profonde et de la copie superficielle.
• Utilisation de np.copy() pour créer des copies indépendantes.

8. Le Long de l'Axe (Along Axis)

• Techniques pour appliquer des opérations le long d'un axe spécifique.
• Utilisation de fonctions comme np.sum(axis=0).