Fonction en Python — définition ?
Bloc de code pour une tâche spécifique, réutilisable.
Argument — rôle ?
Valeur d’entrée transmise à une fonction.
Paramètre — différence ?
Variable déclarée dans la définition, attendu par la fonction.
Return — fonction ?
Renvoie un résultat après exécution.
Réutilisabilité — importance ?
Permet d’utiliser une fonction plusieurs fois dans différents contextes.
Fonction lambda — définition ?
Fonction anonyme, en une ligne, sans `def`.
Fonction anonyme — caractéristique ?
Sans nom, utilisée pour opérations simples.
Expression lambda — syntaxe ?
`lambda` + paramètres + `:` + expression.
Module externe — rôle ?
Fichier ou ensemble de fichiers avec fonctionnalités.
Fonctions préprogrammées — avantage ?
Facilitent et accélèrent le développement.
Réutilisation de code — but ?
Éviter de réécrire, gagner du temps.
Array NumPy — structure ?
Tableau multidimensionnel homogène.
Homogénéité — propriété ?
Tous les éléments du tableau ont le même type.
Array mutable — signification ?
Peut être modifié après création.
np.array — fonction ?
Convertit liste en array NumPy.
np.arange — rôle ?
Génère séquences numériques régulières.
np.zeros — création ?
Array rempli de zéros.
np.ones — création ?
Array rempli de uns.
Array 2D — comment ?
Liste imbriquée ou np.zeros avec dimensions.
reshape — fonction ?
Change la forme d’un array sans changer ses données.
shape — propriété ?
Taille de chaque dimension de l’array.
Accès élément 1D — syntaxe ?
a[index], indice à partir de 0.
Testez vos connaissances avec un QCM de 11 questions sur Introduction aux Fonctions et Manipulations NumPy.
1. Comment Rodolphe Gonzalès définit-il une fonction en Python ?
2. Quelle est la caractéristique principale d'une fonction lambda en Python ?
Révisez le cours complet dans la fiche de révision de Introduction aux Fonctions et Manipulations NumPy.
Voir la fiche →Intelligence Artificielle
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