:orphan: |rss_image| **numpy - 1/1** :ref:`Blog ` :ref:`plan (12) ` .. |rss_image| image:: feed-icon-16x16.png :target: ../_downloads/rss.xml :alt: RSS ---- .. index:: numpy .. _ap-cat-numpy-0: numpy - 1/1 +++++++++++ .. blogpostagg:: :title: Différence entre matrix et array (numpy) :date: 2015-06-14 :keywords: matrix,array :categories: calcul matriciel,numpy :rawfile: 2015/2015-06-14-numpy_mat_array.rst Le module `numpy `_ propose deux types pour représenter une matrice : `array `_ et `matrix `_. Le type *matrix* hérite du premier mais se comporte différemment dans certaines situations, pour le produit matriciel par exemple. Il est parfois utile de vérifier l'objet qu'on manipule avant de se perdre en conjecture quant à la source de l'erreur. La page `Matrix objects `_ est plus explicite à ce sujet. .. blogpostagg:: :title: Différence entre numpy et pandas :date: 2015-06-06 :keywords: sql,matrice :categories: calcul matriciel,modules,numpy,pandas :rawfile: 2015/2015-06-06-numpy_pandas.rst Pourquoi deux modules alors qu'ils semblent tous deux manipuler des matrices ? Dans le cas de `pandas `_, ce ne sont pas tout-à-fait des matrices mais des tables de données : la même table peut contenir différentes types de données, des nombres, des chaînes de caractères, des booléens, des dates... Les données se manipulent comme des bases de données et les `Dataframe `_ de pandas sont optimisés pour ça. Chaque colonne porte un nom. ... ---- |rss_image| **numpy - 1/1** :ref:`2022-05 (1) ` :ref:`2023-01 (2) ` :ref:`2023-02 (1) ` :ref:`2023-03 (2) ` :ref:`2023-04 (1) `