Maîtrisez Numpy pour le Machine Learning en Python 🚀
Découvrez notre tutoriel complet en français pour apprendre à utiliser Numpy, l'outil essentiel pour le machine learning en Python. Idéal pour débutants et experts souhaitant renforcer leurs compétences !

Machine Learnia
238.9K views • Sep 12, 2019

About this video
Cette Formation Python Numpy est un tutoriel français spécial machine learning:
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 à retenir pour bien se lancer avec Numpy. Ignorez les autres attributs et méthodes pour le moment !
► Timeline de la vidéo :
0:00 Intro
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
► Soutenez-moi sur Tipeee pour du contenu BONUS:
https://fr.tipeee.com/machine-learnia
► Documentation Numpy pour ndarray:
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.html
► Documentation Numpy pour np.random:
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.16.0/reference/routines.random.html
► ARTICLE EN COMPLÉMENT DE CETTE VIDÉO:
https://www.machinelearnia.com/
► NOTRE COMMUNAUTÉ DISCORD
https://discord.gg/WMvHpzu
► Recevez gratuitement mon Livre:
APPRENDRE LE MACHINE LEARNING EN UNE SEMAINE
CLIQUEZ ICI:
https://www.machinelearnia.com/apprendre-le-machine-learning-en-une-semaine/
► Télécharger gratuitement mes codes sur github:
https://github.com/MachineLearnia
► Abonnez-vous : https://www.youtube.com/channel/UCmpptkXu8iIFe6kfDK5o7VQ
► Une question ? Contactez-moi: contact@machinelearnia.com
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 à retenir pour bien se lancer avec Numpy. Ignorez les autres attributs et méthodes pour le moment !
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0:00 Intro
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
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Duration
24:33
Published
Sep 12, 2019
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