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Du code concis, avec une explication claire.

python

numpy: fancy indexing

Indexer avec listes/arrays d'indices et masques booléens.

#numpy#indexing#advanced
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numpy: FFT/iFFT basiques

Transformer des signaux et reconstruire via iFFT.

#numpy#fft#signal
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numpy: rfft/irfft

FFT réelle et inverse pour signaux 1D.

#numpy#fft#signal
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numpy: eig et SVD

Décomposer une matrice: valeurs/vecteurs propres et SVD.

#numpy#linalg#svd
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numpy: masked arrays

Masquer des valeurs (NaN-like) avec numpy.ma.

#numpy#masked#nan
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numpy: linalg solve vs inverse

Résoudre Ax=b via solve plutôt que calculer l'inverse.

#numpy#linalg#solve
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numpy: memmap (fichiers mappés en mémoire)

Travailler sur des tableaux trop gros pour la RAM.

#numpy#memmap#io
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numpy: meshgrid, ogrid, mgrid

Générer des grilles pour calculs vectorisés.

#numpy#meshgrid#grid
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numpy: nanmean, nanargmax, nan*

Ignorer les NaN dans les réductions et arg*.

#numpy#nan#reduction
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numpy: QR et Cholesky

Factorisations QR et Cholesky pour résolution rapide.

#numpy#qr#cholesky
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numpy: random.choice avec p

Échantillonner avec probabilités personnalisées.

#numpy#random#choice
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numpy: RNG Generator

Générer des nombres aléatoires avec Generator (reproductible).

#numpy#random#rng
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