Lorsqu'on parle de "data analysis" en python, on pense à 4 librairies fondamentales : numpy,pandas,matplotlib,seaborn. Ensuite viennent scipy ,plotly et scikit-learn pour des projets bien plus avancés.

Numpy : les bases

Génération de nombres aléatoires

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Explication

Ce code génère et visualise une distribution normale standard (moyenne = 0, écart-type = 1).

La fonction np.random.standard_normal() crée des nombres aléatoires suivant cette distribution, tandis que l'histogramme montre leur répartition sous forme de courbe en cloche.