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Algèbre linéaire pratique pour la science des données
book

Algèbre linéaire pratique pour la science des données

by Mike X Cohen
November 2024
Intermediate to advanced
328 pages
9h 21m
French
O'Reilly Media, Inc.
Content preview from Algèbre linéaire pratique pour la science des données

Chapitre 2. Vecteurs, partie 1

Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com

Les vecteurs constituent les fondations sur lesquelles repose toute l'algèbre linéaire (et donc le reste de ce livre).

À la fin de ce chapitre, tu sauras tout sur les vecteurs : ce qu'ils sont, ce qu'ils font, comment les interpréter et comment les créer et les utiliser en Python. Tu comprendras les opérations les plus importantes agissant sur les vecteurs, notamment l'algèbre vectorielle et le produit de points. Enfin, tu apprendras les décompositions vectorielles, qui sont l'un des principaux objectifs de l'algèbre linéaire.

Création et visualisation de vecteurs dans NumPy

En algèbre linéaire, un vecteur est une liste ordonnée de nombres. (Dans l'algèbre linéaire abstraite, les vecteurs peuvent contenir d'autres objets mathématiques, y compris des fonctions ; cependant, comme ce livre est axé sur les applications, nous ne considérerons que les vecteurs comprenant des nombres).

Les vecteurs ont plusieurs caractéristiques importantes. Les deux premières avec lesquelles nous allons commencer sont :

Dimensionnalité

Le nombre de nombres dans le vecteur

Orientation

Si le vecteur est orienté en colonne (debout) ou en ligne (à plat et en largeur).

La dimensionnalité est souvent indiquée à l'aide d'une expression fantaisiste. N où le indique des nombres à valeur réelle (cf. pour les nombres à valeurs complexes) ...

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