Guide complet pour NumPy - le package fondamental pour le calcul scientifique en Python. Utilisation pour les opérations sur les tableaux, l'algèbre linéaire, la génération de nombres aléatoires, les transformées de Fourier, les fonctions mathématiques et le calcul numérique haute performance. Fondation pour SciPy, pandas, scikit-learn et tous les Python scientifiques.
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Source : tondevrel/scientific-agent-skills.
The fundamental package for numerical computing in Python, providing multi-dimensional arrays and fast operations.
Official docs: https://numpy.org/doc/ Search patterns: np.array, np.zeros, np.dot, np.linalg, np.random, np.broadcast
| Create arrays | array, zeros, ones | np.array([1, 2, 3]) | | Mathematical ops | +, , sin, exp | np.sin(arr) | | Linear algebra | dot, linalg.inv | np.dot(A, B) | | Statistics | mean, std, percentile | np.mean(arr) | | Random numbers | random.rand, random.normal | np.random.rand(10) | | Indexing | [], boolean, fancy | arr[arr > 0] |
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