| 1) Type Le typage est dynamique, autrement dit, une variable peut. type(5) → <class 'int'> |
2) Opération s='abcd' |
3) Boucle s=0 while i>0: for i in [2,3,5,7] continue # Passe une itération |
4) Fonction
def f(x,y): f=lambda x,y: x**y |
| 4) Condition
if not x<5 : x=5 if y==3 else 6 # x est égale à 5 ou 6 selon |
5) Map
[x*x for x in range(1,5)] → [1,4,9,16] D={'key1':1,'key2':2,'key3':3} X=[2,3,4,5] |
||
| 6) Reduce from functools import reduce reduce(lambda x,y: x*y, [1,2,3,4]) → 24 # Egale à ((1*2)*3)*4 X=[2,4,3,1,5] # Valeurs # somme pondérée |
|
||
La surcharge les opérateurs +, -, *, //, /, %, ** ce fait en programmant les méthodes privées qui ont des nom de la forme __xxxx__, Voir : Émuler les types numériques
Opérateur |
Méthode privée |
Déscription |
+ |
__add__ |
Addition |
- |
__sub__ |
Soustraction |
* |
__mul__ |
Multiplication |
/ |
__floordiv__ |
Division |
% |
__mod__ |
Modulo |
** |
__pow__ |
Puissance |
| 1) Numpy import numpy as np v=np.array([1,2,3]) M= np.matrix([[1,2,3], |
2) Matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt X=[rd()-0.5 for i in range(0,20)]
|
| 3) Skimage from skimage import data, io image=io.imread('test.png') |
4) Sympy
from sympy import symbols, expand, diff x,a,b,c = symbols('x,a,b,c') |
.