`NumPy` propose un ensemble de fonctions pour exécuter des **opérations statistiques de base** sur les tableaux `NumPy`, ce qui le rend indispensable pour l'analyse des données. Les fonctions clés incluent :
- **`mean()`** : Calcule la **moyenne** (valeur moyenne) des éléments du tableau ;
- **`median()`** : Détermine la **médiane** (valeur centrale) des éléments du tableau ;
- **`std()`** : Calcule l'**écart type**, mesurant la dispersion des éléments du tableau ;
- **`var()`** : Évalue la **variance**, indiquant la variabilité des éléments du tableau ;
- **`min()`** : Identifie la **valeur minimale** dans un tableau ;
- **`max()`** : Localise la **valeur maximale** dans un tableau ;
- **`argmin()`** : Trouve l'indice de la **valeur minimale** dans un tableau ;
- **`argmax()`** : Découvre l'indice de la **valeur maximale** dans un tableau.

Dans ce projet, nous explorerons les fondamentaux de NumPy, en découvrant ses fonctionnalités principales et en révélant les raisons de son impact significatif sur le calcul scientifique. En comprenant son architecture et ses capacités, nous saisirons pourquoi il est considéré comme un outil essentiel pour les data scientists, chercheurs et développeurs travaillant dans le domaine de l'analyse de données, du machine learning, et au-delà.

Dans ce projet, nous allons plonger dans les fondamentaux de NumPy, explorer ses fonctionnalités principales et découvrir les raisons de son impact significatif sur le calcul scientifique.

Initiation aux Bases de Numpy

Opérations Statistiques de Base

Solution