• Lien vers le manuel de référence de Numpy 1.6
• Guide utilisateur de Numpy.
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Numpy, construit autour d'une gestion efficace des tableaux à N dimensions , est la base du calcul scientifique avec Python. Numpy, fournit une ensemble de fonctions (tirage de nombres aléatoires, algèbre linéaire, transforme de Fourier rapide...). Cf bas de cette page.

Numpy est la base de Scipy qui un ensemble d'outils complets (intégration, ...

Les exemples de Numpy que nous donnerons sont à partir Sage.

Fonctions Numpy avec la documentation et des exemples

1. Array creation
   1. Numerical
   2. Ones and zeros
   3. From existing data
   4. Building matrices
2. Reinterpreting arrays
   1. Types
   2. Kinds of array
   3. Changing the number of dimensions
   4. Transpose-like operations
   5. Reshaping arrays
3. Array modification
   1. Joining arrays
   2. Splitting arrays
   3. Enlarging arrays
   4. Adding and removing elements
   5. Rearranging elements
4. Indexing
   1. Indexing syntax
   2. Generating arrays suitable for indexing
   3. Indexing-like operations
   4. Iterating
5. Logic
6. Finding things
7. Array statistics
8. ufuncs
9. ufunc methods
10. Functional constructs
11. Random numbers
12. Array math
    1. FFT
    2. Linear algebra
13. Array output
14. Other