Introduit les bases Python et NumPy pour l'informatique scientifique, couvrant les types de données, les fonctions, les tableaux, l'indexation et les opérations courantes.
Comparer l'utilisation de la mémoire et les performances entre les listes Python et Numpy Arrays, démontrant ainsi l'amélioration significative de la vitesse de Numpy.
Couvre les tableaux NumPy et leurs représentations graphiques à l'aide de Matplotlib, en se concentrant sur les techniques de création, de manipulation et de visualisation des tableaux.
Couvre l'intégration numérique en utilisant la fonction quad de SciPy pour un calcul efficace des intégrales définies et la résolution des équations différentielles ordinaires du premier ordre.
