`NumPy` offre une pléthore de **fonctions** pour exécuter des **opérations d'algèbre linéaire** sur des tableaux, y compris la **multiplication matricielle**, la **transposition**, l'**inversion** et la **décomposition**. Les fonctions clés incluent :
- **`dot()`** : Calcule le **produit scalaire** de deux tableaux;
- **`transpose()`** : Effectue la **transposition** d'un tableau;
- **`inv()`** : Calcule l'**inverse** d'une matrice;
- **`linalg.svd()`** : Effectue la **décomposition en valeurs singulières** d'une matrice;
- **`linalg.eig()`** : Détermine les **valeurs propres** et les **vecteurs propres** d'une matrice.

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 d'Algèbre Linéaire

Solution