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28/06/2025
Avec NumPy, vous pouvez effectuer des calculs vectorisés, qui sont bien plus rapides que les boucles Python classiques. Cela permet de traiter des volumes de données massifs en un temps record, rendant votre code plus efficace et performant. 🚀
Exemple : Voici comment vous pouvez utiliser NumPy pour calculer les carrés d’une série de nombres de manière beaucoup plus rapide qu’avec une boucle classique.
import numpy as np
# Crée un tableau NumPy de 1 à 10
arr = np.arange(1, 11)
# Calcule les carrés de chaque élément du tableau
squares = np.square(arr)
print(squares)
👉 Avec NumPy, les opérations sont vectorisées, ce qui permet d’effectuer des calculs sur des ensembles de données en une seule étape, sans avoir besoin de boucles explicites.
Comment utilisez-vous NumPy pour optimiser vos calculs dans vos projets ? 🧮
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