Introduction à NumPy et Matplotlib pour l'informatique scientifique

Cette séance de cours couvre les bibliothèques essentielles NumPy et Matplotlib pour l'informatique scientifique en Python. Cela commence par un examen de la gestion des fichiers de base en Python, soulignant l'importance de la gestion des exceptions. L'instructeur présente NumPy, expliquant comment il permet des opérations vectorisées sur les structures de données, en se concentrant spécifiquement sur le ndarray (réseau de dimensions n). Diverses méthodes pour créer des ndarrays sont discutées, y compris la création de tableaux à partir de listes et l'utilisation de fonctions comme les zéros, les uns et linspace. La séance de cours met également en évidence l'efficacité de NumPy pour les opérations mathématiques et présente Matplotlib pour la visualisation de données. L'instructeur montre comment tracer des données, personnaliser des graphiques et enregistrer des figures dans différents formats. Tout au long de la séance de cours, des exemples pratiques sont fournis pour illustrer les concepts, y compris la manipulation des tableaux et la représentation graphique des données. L'importance de ces outils dans la recherche scientifique et l'analyse des données est soulignée, faisant de cette séance de cours une ressource fondamentale pour les étudiants en sciences informatiques.