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Du code concis, avec une explication claire.

python

polars: lazy scan parquet

Lire en lazy, filtrer et sélectionner avant collect.

#polars#lazy#parquet
python

pyarrow: dataset parquet partitionné

Lire/écrire un dataset partitionné façon Hive.

#pyarrow#dataset#parquet
python

scipy.cluster: linkage et dendrogram

Clustering hiérarchique et coupe par distance.

#scipy#cluster#hierarchy
python

scipy.interpolate: 1D splines

Interpolation 1D avec UnivariateSpline.

#scipy#interpolate#spline
python

scipy.optimize: curve_fit

Ajuster une courbe non linéaire aux données.

#scipy#optimize
python

scipy.optimize: minimize (BFGS)

Minimiser une fonction lisse avec BFGS.

#scipy#optimize#minimize
python

scipy.signal: find_peaks

Détecter des pics dans un signal (hauteur, distance).

#scipy#signal#peaks
python

scipy.signal: Savitzky-Golay

Lisser un signal en préservant la forme via Savitzky-Golay.

#scipy#signal#filter
python

scipy.sparse: CSR opérations

Créer et manipuler des matrices creuses CSR.

#scipy#sparse#csr
python

scipy.optimize: minimize

Minimiser une fonction scalaire multivariée.

#scipy#optimize#minimize
python

scipy.stats: CDF, PDF, PPF

Utiliser distributions: évaluations et quantiles.

#scipy#stats#distributions
python

scipy.spatial: KDTree voisins

Trouver les plus proches voisins avec KDTree.

#scipy#kdtree#nearest
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