#numpy

38 éléments

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numpy: argpartition (Top-K)

Extraire indices des plus grands/petits éléments.

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numpy: broadcasting et outer

Combiner vecteurs via diffusion implicite.

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numpy: datetime64 bases

Manipuler dates en dtype natif NumPy.

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numpy: concatenate, stack, hstack/vstack

Assembler des tableaux le long de nouvelles axes.

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numpy: einsum bases

Opérations vectorisées via notations Einstein.

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numpy: percentile/quantile

Calculer quantiles et médianes.

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numpy: polyfit & polyval

Ajuster un polynôme et évaluer la courbe.

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numpy: split et array_split

Découper un tableau en parties égales ou proches.

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numpy: unique avec counts

Valeurs distinctes et effectifs rapidement.

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numpy: where et masquage

Sélection et remplacements conditionnels.

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numpy: création arrays (ones/zeros/arange)

Créer des arrays avec tailles/dtypes contrôlés.

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numpy: boolean & fancy indexing

Sélectionner par masque booléen ou index entiers.

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