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- umpy occupe un nombre fixe d'octets, associé à un type particulier de donnée (data-type, ou dtype). Les types les plus courants incluent les entiers, bytes, entiers courts, booléens, nombres ... np a = np.array([[1,2],[3,4]]) print(a) print(a.dtype) </code> Sortie : <code> [[1 2] [3 4]] <type 'nu
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- que les tableaux NumPy (NumPy arrays) ont le même type (dtype) pour le tableau entier, tandis que les tableaux pandas (pandas DataFrames) sont caractérisés par un type unique (dtype) par colonne. ===== Installation ===== * [[http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable
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- charge_model = openbabel.OBChargeModel.FindType("MMFF94") charge_model.ComputeCharges(mol
- ph_courbe_titrage_2011
- Label(fenwarn, text='Vous devez choisir un type').pack(padx=5, pady=5) Button(fenwarn... myvar= IntVar() Label(fen1, text="Quel est le type de l'espèce considérée ?").grid(row=0, column=1,
- analyse_images
- how() data = np.asarray(im) # a is readonly print type(data), data.ndim, data.shape, data.dtype datafft = abs(np.fft.rfft2(data)) datafft[0, 0] = 0 # remove DC component for visualization print type(datafft), datafft.ndim, datafft.shape, datafft.dtype plt.imshow(np.abs(np.fft.fftshift(datafft)), inter
- entropie_melange
- nt pas la fonction plt.show() # des messages du type "RuntimeWarning: divide by zero encountered ..."
- elements_molecules
- ele.validate() ele = repr(ele) print(ele, type(ele)) input("next ?") </code> <code python m... ne) print(analyze ('CHCl3')) print(line) print(f, type(f)) print(line) </code> ==== Librairies initiale
- ph-3d
- nspace(-9.,0.,36), np.linspace(0.,200.,21) print(type(X), X.ndim, X.shape, X.dtype) print(type(Y), Y.ndim, Y.shape, Y.dtype) Xc, Yc = np.meshgrid(X, Y) Z = Xc+Yc # just to create Z print(type(Xc), X