`NumPy` offre une variété de fonctions permettant de **sauvegarder** et **charger** des tableaux `numPy` depuis et vers des fichiers, telles que :
- **`save()`** : Sauvegarde un tableau dans un fichier binaire au format **`NumPy`** de `.npy`;
- **`savez()`** : Sauvegarde plusieurs tableaux dans un fichier compressé unique **`.npz`**;
- **`savetxt()`** : Sauvegarde un tableau dans un fichier texte;
- **`load()`** : Charge un tableau à partir d'un fichier binaire au format **`NumPy`** de `.npy`;
- **`loadtxt()`** : Charge un tableau depuis un fichier texte.

## Félicitations !

Félicitations pour avoir terminé ce tutoriel `NumPy` ! Vous avez acquis une connaissance significative sur la gestion des tableaux et des matrices en Python, établissant ainsi une base solide pour utiliser `NumPy` dans vos travaux de traitement et d'analyse de données.

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

Sauvegarder et Charger des Tableaux Vers/Depuis des Fichiers

Solution

Félicitations !