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Du code concis, avec une explication claire.

python

numpy: ravel, reshape, transpose

Changer la forme et l'ordre des axes.

#numpy#reshape#transpose
python

numpy: multivariate_normal

Échantillons gaussiens multivariés corrélés.

#numpy#random#mvnorm
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numpy: sliding_window_view

Fenêtres glissantes sans copie via sliding_window_view.

#numpy#window#stride
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numpy: savez/load (npz)

Sauvegarder plusieurs arrays dans un fichier .npz.

#numpy#npz#save
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numpy: ufunc reduce et accumulate

Utiliser reduce/accumulate pour des scans rapides.

#numpy#ufunc#scan
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numpy: tile, repeat, kron

Répéter des motifs et produits de Kronecker.

#numpy#tile#repeat
python

numpy: vectorize et where

Appliquer une fonction rapidement avec np.where/np.vectorize.

#numpy#vectorize#where
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numpy: where (sélection)

Choisir entre deux tableaux selon condition.

#numpy#where#conditional
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pandas: apply vs vectorisé (benchmark)

Comparer apply ligne par ligne vs opérations vectorisées.

#pandas#performance#vectorize
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pandas: assign/pipe (chaining)

Chaîner des transformations lisibles via assign/pipe.

#pandas#assign#pipe
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pandas: assign, transform, pipe

Chaîner des transformations avec assign/transform/pipe.

#pandas#assign#pipe
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pandas: catégorielles ordonnées

Créer des catégories ordonnées pour tris/compare.

#pandas#category#ordered
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