#numpy
38 éléments
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numpy: broadcasting basique
Opérations vectorisées avec élargissement automatique des dimensions.
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numpy: règles de broadcasting
Appliquer des opérations sur formes compatibles sans copie.
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numpy: dtypes structurés
Créer des tableaux de records typés (structured arrays).
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numpy: einsum et matmul batched
Exprimer des contractions et produits batched lisiblement.
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numpy: einsum vs dot
Utiliser einsum pour des contractions génériques.
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numpy: fancy indexing
Indexer avec listes/arrays d'indices et masques booléens.
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numpy: FFT/iFFT basiques
Transformer des signaux et reconstruire via iFFT.
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numpy: rfft/irfft
FFT réelle et inverse pour signaux 1D.
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numpy: eig et SVD
Décomposer une matrice: valeurs/vecteurs propres et SVD.
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numpy: masked arrays
Masquer des valeurs (NaN-like) avec numpy.ma.
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numpy: linalg solve vs inverse
Résoudre Ax=b via solve plutôt que calculer l'inverse.
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numpy: memmap (fichiers mappés en mémoire)
Travailler sur des tableaux trop gros pour la RAM.
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