numpy : tableaux, opérations de base

numpy est la bibliothèque standard pour le calcul numérique en python.

objectifs

• créer des tableaux numpy
• effectuer des opérations vectorisées
• comprendre les dimensions et formes

explication détaillée

• np.array([1,2,3]) crée un tableau
• np.zeros, np.ones, np.arange, np.linspace
• opérations : +, -, *, / sont vectorisées
• arr.shape, arr.ndim, arr.size

exemples exécutables

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(a + b)
print(a * 2)

m = np.ones((2, 3))
print(m.shape, m.ndim)

bonnes pratiques

• préférer les opérations vectorisées aux boucles
• vérifier les formes avant opérations

pièges courants

• confusion entre liste python et tableau numpy
• erreurs de diffusion (broadcasting) inattendues

exercices

1. créer un tableau 3×3 rempli de 7.
2. générer 10 valeurs entre 0 et 1 inclus.
3. additionner deux tableaux 1D.