Python: Numpy (visualisation en 2D et 3D)

La manipulation efficace des données est au cœur de ce module. Vous apprendrez les techniques d'accès par tranches (slicing) et d'indexation avancée (fancy indexing) pour extraire et traiter des sous-ensembles de données. Les opérations d'algèbre linéaire, fondamentales pour de nombreuses applications scientifiques, sont expliquées en détail : multiplication matricielle, transformations et calculs sur des parties d'arrays. Une attention particulière est portée sur la différence entre copie superficielle et profonde (deep copy), cruciale pour éviter des bugs subtils.

La visualisation des données en 2D et 3D est un autre pilier de ce cours. Vous explorerez comment représenter graphiquement des matrices et des ensembles de données complexes, une compétence essentielle pour l'analyse et l'interprétation des résultats. Les techniques de concaténation, de répétition et d'ajout de dimensions (via newaxis) vous permettront de préparer vos données pour la visualisation ou des traitements ultérieurs.

Enfin, le cours aborde des sujets avancés comme l'itération sur les éléments d'un array et l'utilisation des arrays dans des conditions. Vous maîtriserez également les conversions de type (type casting) pour garantir la cohérence de vos données. Ces compétences vous permettront de tirer pleinement parti de NumPy dans des domaines comme l'apprentissage automatique, la physique computationnelle ou l'analyse financière.