# recherche du min dans une matrice m1.min() # syntaxe objet np.min(m1) # autre syntaxe # distinction min/argmin m1.argmin() # travail en ligne/colonne m1 = random.rand(3,4) # array([[ 0.77846102, 0.22597046, 0.217657 , 0.28958186], # [ 0.02133707, 0.03258567, 0.81939161, 0.2834734 ], # [ 0.92120271, 0.68409416, 0.24285983, 0.61582659]]) m1.argmin() # 4 m1.argmin(0) # array([1, 1, 0, 1]) m1.argmin(1) # array([2, 0, 2]) # arrondis np.round(m1) np.ceil(m1) np.floor(m1) # tris np.sort(m1) # ligne par ligne np.sort(m1,0) # colonne par colonne np.sort(m1,1) # ligne par ligne # statistique de base m1.mean() # 0.427 -> sur toute la matrice m1.mean(0) # array([ 0.57366693, 0.31421676, 0.42663615, 0.39629395]) # colonne par colonne m1.mean(1) # ligne par ligne m1.std... m1.sum... m1.prod... m1.cumsum...