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Il existe de nombreux modules avancés pour les mathématiques, les statistiques et les graphiques en Python 3. Voici un aperçu de certains des principaux modules pour chaque domaine, ainsi que des exemples de code pour illustrer leur fonctionnement :
Mathématiques
- math: Ce module fournit des fonctions mathématiques de base, telles que les fonctions trigonométriques, exponentielles et logarithmiques. Voici un exemple d’utilisation de la fonction cos du module math :
import math angle = math.pi / 4 cos_ angle = math.cos(angle) print(cos_angle) # affiche 0.7071067811865476
- numpy: Ce module fournit des fonctions pour la manipulation de tableaux multidimensionnels et des opérations mathématiques associées. Voici un exemple d’utilisation de numpy pour créer un tableau de nombres aléatoires et calculer leur moyenne :
import numpy as np nombres_aleatoires = np.random.rand(5) moyenne = np.mean(nombres_aleatoires) print(nombres_aleatoires) # affiche un tableau de 5 nombres aléatoires print(moyenne) # affiche la moyenne des 5 nombres aléatoires
Statistiques
- statistics: Ce module fournit des fonctions pour le calcul des statistiques de base, telles que la moyenne, la médiane et l’écart-type. Voici un exemple d’utilisation de statistics pour calculer la moyenne d’un tableau de nombres :
import statistics nombres = [2, 5, 7, 9, 11] moyenne = statistics.mean(nombres) print(moyenne) # affiche 6.8
- scipy: Ce module fournit des fonctions pour les calculs scientifiques et statistiques avancés, tels que l’optimisation, l’analyse de Fourier et la régression linéaire. Voici un exemple d’utilisation de scipy pour effectuer une régression linéaire sur un ensemble de données :
from scipy import stats x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 5, 4, 6] pente, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x, y) print(pente, intercept) # affiche la pente et l'intercept de la ligne de régression
Graphiques
- matplotlib: Ce module fournit des fonctions pour la création de graphiques en 2D et en 3D. Voici un exemple d’utilisation de matplotlib pour tracer une courbe de sinus :
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
plt.title('Courbe de sinus')
plt.show()
- seaborn: Ce module fournit des fonctions pour la création de graphiques statistiques avancés, tels que des diagrammes en boîte et des graphiques de régression. Voici un exemple d’utilisation de seaborn pour tracer un diagramme en boîte :
import seaborn as sns import numpy as np donnees = np.random.normal(size=100) sns.boxplot(donnees)
Ces modules offrent une grande variété de fonctions et d’outils pour les mathématiques, les statistiques et les graphiques en Python 3, permettant aux utilisateurs de tirer le meilleur parti de leurs données et de leurs analyses.