Introduit les bases de Numpy, une bibliothèque de calcul numérique en Python, couvrant les avantages, la disposition de la mémoire, les opérations et les fonctions d'algèbre linéaire.
Introduit les bases Python et NumPy pour l'informatique scientifique, couvrant les types de données, les fonctions, les tableaux, l'indexation et les opérations courantes.
Couvre la vectorisation en Python en utilisant Numpy pour un calcul scientifique efficace, en soulignant les avantages d'éviter les boucles et de démontrer des applications pratiques.
Explore la bibliothèque Eigen pour l'algèbre linéaire, couvrant les vecteurs, les matrices, les tableaux, la gestion de la mémoire, le remodelage et les opérations par composant.
