Olivier Guibé - LMRS, fortement inspiré d'un document de Pierre Navaro (IRMAR).

Pour le matheux

Numpy

Définit les bases (type ndarray), le calcul vectorisé, les polynômes, le calcul matriciel, les simulations des lois usuelles, etc.

Matplotlib

Pour tracer des graphiques 2D, 3D, des histogrammes, des champs de vecteurs, etc.

Scipy

En complément de Numpy pour l'analyse numérique matriciel (décomposition $LU$, matrice creuse, etc), l'intégration numérique, les solveurs d'EDO, l'optimisation, Fourier, théorie du signal, statistiques

Sympy

Calcul symbolique

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