Entier
int
ageEtudiant = 19
ageEtudiant
→
19
Nombre sans virgule.
Les types simples (scalaires)
Une variable est une étiquette collée sur une boîte qui contient une seule valeur. Le nom pointe vers la valeur.
Nombre à virgule
float
temperature = 36.6
temperature
→
36.6
Le point décimal le distingue de l'entier.
Chaîne de caractères
str
prenom = "Ada"
prenom
→
"Ada"
Toujours entre guillemets " " ou ' '.
Booléen
bool
estInscrit = True
estInscrit
→
True
Deux valeurs seulement : True / False.
Vide / absence
NoneType
resultat = None
resultat
→
None
« Rien pour l'instant » - utile pour initialiser.
Convertir un type
int() · float() · str()
texte = "42"
nombre = int(texte) # 42
"42"
→
42
On change la boîte, pas seulement l'étiquette.
Les tableaux : la liste (list)
Une liste est une suite de boîtes alignées. Chaque case a un indice qui commence à 0. La liste est modifiable.
notes = [85, 92, 78, 90]
notes
→
85
92
78
90
[0]
[1]
[2]
[3]
notes[0] # 85 (première case)
notes[-1] # 90 (dernière case)
notes[1:3] # [92, 78] (tranche)
notes.append(100) # ajoute une case à la fin
len(notes) # 4 (nombre de cases)
À retenir : l'indice 0 est la première case, l'indice -1 la dernière.
Le tuple : un tableau verrouillé
Comme une liste, mais non modifiable (on dit immuable). Parfait pour des données fixes, par exemple des coordonnées.
point = (3, 7) # parenthèses au lieu de crochets
point
→
🔒
3
7
[0]
[1]
Le cadenas = on lit les cases mais on ne peut pas les changer.
Le dictionnaire (dict)
Au lieu d'indices numériques, chaque case a une clé (un nom) qui pointe vers une valeur. Comme un vrai dictionnaire : un mot → sa définition.
etudiant = {
"prenom": "Ada",
"age": 19,
"inscrit": True
}
etudiant
→
"prenom"→"Ada"
"age"→19
"inscrit"→True
etudiant["prenom"] # "Ada" (accès par la clé)
etudiant["note"] = 95 # ajoute une nouvelle paire
etudiant.keys() # toutes les clés
etudiant.values() # toutes les valeurs
À retenir : liste → on cherche par position ; dict → on cherche par nom.
NumPy : fabriquer des tableaux automatiquement
NumPy crée des tableaux de nombres (ndarray) prêts pour le calcul scientifique. Voici les générateurs les plus utiles, avec le dessin du tableau retourné.
import numpy as np
np.array
à partir d'une liste
np.array([2, 4, 6])
2
4
6
Transforme une liste Python en tableau NumPy.
np.zeros
que des 0
np.zeros(5)
0
0
0
0
0
Tableau rempli de zéros (longueur 5).
np.ones
que des 1
np.ones(4)
1
1
1
1
Tableau rempli de uns.
np.full
une valeur au choix
np.full(4, 7)
7
7
7
7
Remplit tout avec la valeur donnée.
np.arange
de début à fin (par pas)
np.arange(0, 10, 2)
0
2
4
6
8
Début inclus, fin exclue, pas de 2. (10 n'y est pas !)
np.linspace
N valeurs réparties
np.linspace(0, 1, 5)
0
.25
.5
.75
1
5 valeurs espacées également entre 0 et 1 (les deux bornes incluses).
np.eye
matrice identité
np.eye(3)
1
0
0
0
1
0
0
0
1
Des 1 sur la diagonale, des 0 ailleurs (3x3).
reshape
réorganiser en grille
np.arange(6).reshape(2, 3)
0
1
2
3
4
5
6 nombres rangés en 2 lignes × 3 colonnes.
np.random.randint
tableau aléatoire
np.random.randint(1, 7, 4)
3
6
1
5
4 entiers au hasard entre 1 et 6 (comme des dés).