Numpy est le package python le plus important pour faire du machine learning et du data science. Numpy comprend le tableau array dit ndarray (n dimensions) qui est un objet extrêmement puissant en machine learning et data science.
Numpy propose beaucoup de méthode pour le ndarray, dans cette vidéo nous voyons les différents constructeurs qui permettent d’initialiser les tableau ndarray: np.array() np.zeros() np.ones() np.full() np.random.randn() les deux attributs les plus importants à retenir sont :
- shape size pour développer des programmes puissants, pensez à définir le type de valeur dans le np.array() avec dtype = np.int16, np.float64
- nous voyons aussi les méthodes les plus utiles pour manipuler la forme de nos tableau numpy: np.vstack np.hstack np.concatenate np.reshape np.squeeze np.ravel
Il n’y a rien de plus a retenir pour bien se lancer avec Numpy. Ignorez les autres attributs et méthodes pour le moment !
Timecode de la vidéo:
00:40 Le tableau Numpy, ses dimensions et sa shape
05:20 initialiser un ndarray: np.ones, np.zeros,
09:15 np.random.randn
12:04 np.linspace, np.arange
13:24 dtype=np.float16 np.float64
15:43 Assembler des tableaux: vstack hstack concatenate
18:40 np.reshape np.squeeze
22:10 np.ravel()
23:08 Exercice
Sommaire de cette formation Python – Machine Learning en 30 vidéos
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