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Accueil Gros électroménager Sèche-linge Sèche-linge pompe à chaleur - Reconditionné Connecté (3 articles) Consulter notre guide d'achat? Affiner votre recherche: Supprimer tous les filtres Catégories Sèche-linge à condensation Sèche-linge reconditionné Capacité au séchage 9 Kg ( XL) (2) 8 Kg ( Standard) (1) Niveau sonore Très silencieux ( moins de 65 dB) Silencieux ( de 65 à 68 dB) Option(s) sèche linge Tambour inox Fonction vapeur Condenseur auto nettoyant (3) Top amovible (dessus) Hublot transparent (verre) Parfumez vos textiles Coloris Fabriqué en Union Européenne Hors UE Etat Neuf (22) A ne pas manquer Bons plans Famille de produits Sèche linge pompe à chaleur Trier par: MIELE TWH 780 WP Reconditionné L x H x P:: 59. 6 x 85 x 64. 3 cm Pompe à chaleur - Très éco A+++ Capacité XL (9kg) Départ différée 24 heures Le +: Son tambour exclusive lui permet de réduire les bruit lors du séchage 1699, 00€ -19% 1360, 46€ Vendu et expédié par Boulanger 2nd life TCL 780 WP Reconditionné Tambour robuste (Inox) - Le +: Un séchage silencieux et respectueux du linge grâce à la vapeur et la diffusion de parfum pour des textiles préservés et frais 1799, 00€ -22% 1401, 46€ Exclusivité internet TCD 260 WP Reconditionné L x H x P:: 59.

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Accueil Gros électroménager Sèche-linge Sèche-linge pompe à chaleur reconditionné Les best offres b Pertinence Prix croissant Prix décroissant Meilleure note Produit indisponible Nous sommes désolés, ce produit n'est plus vendu par Boulanger. Nous vous invitons à poursuivre votre visite dans l'univers Sèche-linge pompe à chaleur: Produit indisponible temporairement Nous sommes désolés, ce produit n'est plus disponible pour le moment. Nous vous invitons à poursuivre votre visite dans l'univers Sèche-linge pompe à chaleur:

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Nos produits reconditionnés Les catégories Excellent état Des appareils qui n'ont que très peu servi. Ils fonctionnent parfaitement. Très bon état Des appareils qui se portent très bien, prêts à vivre leur seconde vie. Bon état Des appareils qui ont déjà un peu servi, mais qui fonctionnent très bien! Testé et réparé en France Garantie 2 ans Paiement en 3 fois Meilleur pour la planète Testé et réparé en France Garantie 2 ans Paiement en 3 fois Meilleur pour la planète Notre sélection de sèche-linges, reconditionnés et en parfait état

5 x 84. 9 cm Très éco A+++ Le +: La tranquilité d'esprit grâce à FreshCare+. Le programmateur 6ème Sens. EasyCleaning, un nettoyage du filtre facilité. -23% 532, 35€ TWH 780 WP Reconditionné L x H x P:: 59. 6 x 85 x 64. 3 cm Le +: Son tambour exclusive lui permet de réduire les bruit lors du séchage 1699, 00€ -19% 1360, 46€ DEH92/G Reconditionné L x H x P:: 60 x 85 x 62. 5 cm Le +: La rotation alternée du tambour pour mieux défroisser le linge à la fin du cycle 649, 00€ 522, 25€ W7D94WBFR Supreme silence Reconditionné L x H x P:: 59. 9 x 65. 6 cm Le +: Découvrez le sèche-linge le plus silencieux du marché, 59 dB maximum 1099, 00€ -36% 698, 85€ TCL 780 WP Reconditionné Le +: Un séchage silencieux et respectueux du linge grâce à la vapeur et la diffusion de parfum pour des textiles préservés et frais 1799, 00€ -22% 1401, 46€ EX-WT45H 291FF Reconditionné L x H x P:: 59. 8 x 84. 2 x 59. 9 cm Capacité standard (7kg) -24% 530, 35€ DV80K6010CW Reconditionné Fin différée 19 heures 849, 00€ -11% 747, 85€ TKR 850 WP Reconditionné L x H x P:: 59.

In [11]: M = [[ 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8], [ 6, 8, 10, 12], [ 4, 4, 4, 4]] In [12]: pivot_lignes ( M) Out[12]: [[1, 2, 3, 4], [0. 0, -4. 0, -8. 0, -12. 0], [0. 0, 0. 0]] On pourrait alors utiliser la forme échelonnée pour calculer le rang d'une matrice: il suffirait alors de compter le nombre de lignes non nulles. Mais à nouveau, il n'est pas évident de savoir en pratique si une ligne est réellement nulle puisqu'on a accès qu'à des valeurs approchées de ses coefficients. 5. 4. Résolution de systèmes linéaires ¶ On considère un système de Cramer sous forme matricielle \(AX=B\) où \(A\) est une matrice inversible, \(B\) une matrice colonne donnée et \(X\) une matrice colonne inconnue. Pour résoudre ce système, il suffit dans un premier temps de mettre la matrice \(\begin{pmatrix}A\mid B\end{pmatrix}\) sous forme échelonnée. On peut utiliser la fonction pivot_lignes précédemment définie mais on aura également besoin d'une fonction permettant de concaténer une matrice carrée (sous forme d'une liste de listes) et une matrice colonne (sous forme d'une liste).

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from import coo_matrix import numpy as np row = ([0, 1, 3, 0]) col = ([0, 2, 1, 2]) data = ([3, 1, 8, 9]) a = coo_matrix((data, (row, col)), shape = (4, 4)). toarray() print(a) Les formats Compressed Sparse Column et Compressed Sparse Row sont les plus utilisés et les plus connus. Ces formats sont utilisés pour les tâches WORM (Write Once Read Many), c'est-à-dire écrire une fois et lire autant de fois souhaitée. csc_matrix( (data, indices, indptr), [shape = (a, b)]) est la représentation standard du format CSC (idem pour le format CSR, on change juste crc_matrix par csr_matrix) où les indices des colonnes pour la ligne i sont stockés dans indices [indptr[i]: indptr[i + 1]] et leurs valeurs de bloc correspondantes sont stockées dans data [indptr[i]: indptr[i + 1]]. Exemple 6: Dans cet exemple on construit une matrice vide de format CSC. import numpy as np from import csc_matrix c = csc_matrix((4, 4), dtype = 8). toarray() print(c) Exemple 7: Dans cet exemple on construit une matrice creuse de format CSC à partir des trois tableaux data, row et col.

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Table des matières Introduction 1. Représentation des matrices creuses 1. 1. Block sparse row matrix (BSR) 1. 2. Coordinate list matrix (COO) 1. 3. Compressed Sparse format 1. 3. 1. Compressed Sparse Column matrix (CSC) 1. 2. Compressed Sparse Row matrix (CSR) 1. 4. Dictionary Of Keys based sparse matrix (DOK) 1. 5. Row-based linked list sparse matrix (LIL) 1. 6. Sparse matrix with Diagonal storage (DIA) Conclusion Tout d'abord, il faut dire qu'une matrice creuse ou sparse matrix est une matrice dont la plupart des éléments sont nuls et que seuls quelques éléments sont différents de zéro. En Python, ces matrices creuses, basées principalement sur les tableaux NumPy, sont efficacement mises en œuvre dans le sous module de la bibliothèque SciPy qui a été implémenté selon l'idée suivante: au lieu de stocker toutes les valeurs dans une matrice dense, il est plus simple de stocker les valeurs non nulles dans un format quelconque. La meilleure performance en termes de temps et d'espace est obtenue lorsque nous stockons une matrice éparse avec le sous module 1.

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Dans ce cas: \( A \) est inversible si et seulement si ses coefficients diagonaux sont tous non nuls, et son inverse est la matrice diagonale dont les coefficients diagonaux sont les inverses de ceux de \( A \). \( A \) est-elle une matrice triangulaire? Dans ce cas: \( A \) est inversible si et seulement si ses coefficients diagonaux sont tous non nuls, et son inverse \( A^{-1} \) est encore une matrice triangulaire. Par contre l'inverse n'est pas immédiat dans ce cas, on le calcule généralement avec le point 3. Ne pas oublier non plus que le produit de matrices inversibles, est inversible. Les lignes ou les colonnes de\( A \) présentent-elles un critère « évident » de non-inversibilité? Il figure dans ce cas parmi la liste suivante (tous ces critères s'appliquent également aux lignes de \( A \)): -→ \( A \) possède une colonne nulle -→ \( A \) possède deux colonnes égales -→ \( A \) possède deux colonnes proportionnelles. -→ les colonnes de \( A \) présentent une relation de dépendance linéaire: par exemple dans \( A = \begin{pmatrix}5 & -2 & -3 \\ 1 & 2 & -3 \\ 1 & -2 & 1 \end{pmatrix} \), la somme des colonnes de \( A \) est nulle: \( C_1+C_2+C_3 = 0_{3, 1} \iff C_1 = -C_2-C_3 \).

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Cet article explique comment inverser une chaîne en Python. L'inversion d'une chaîne ne peut pas être effectuée sur place car les chaînes sont immuables en Python. Cependant, vous pouvez créer une copie inversée d'une chaîne. Cet article donne un aperçu de plusieurs fonctions pour y parvenir. 1. Utilisation de tranches étendues La solution Pythonic pour inverser une chaîne utilise la syntaxe de tranche étendue [start:stop:step], qui prend en charge un tiers facultatif step dispute. L'idée est de spécifier un step de -1 et remplacer None pour start et stop. if __name__ == '__main__': input = "Reverse me" rev = input [:: - 1] print ( rev) # em esreverR Télécharger Exécuter le code 2. Utilisation reversed() fonction Une autre option consiste à utiliser la fonction intégrée reversed(), qui peut prendre une chaîne et retourner un itérateur inverse. Pour obtenir une copie inversée d'une chaîne, appelez le () fonction. if __name__ == '__main__': input = "Reverse me" rev = ''. join ( reversed ( input)) print ( rev) # em esreverR 3.

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0, -121. 0, 29. 0], [-37. 0, -7. 0], [5. 0, 1. 0]] In [26]: produit ( A, B) Out[26]: [[1. 0], [0. 0]] In [27]: produit ( B, A) Out[27]: [[1. 0]] 5. 6. Calcul du déterminant ¶ On peut également se servir du pivot de Gauss pour calculer le déterminant d'une matrice carrée. En effet, le déterminant est invariant par transvection et échange de lignes et le déterminant d'une matrice triangulaire est le produit de ses coefficients diagonaux [2]. In [28]: def determinant ( M):.... : p = 1.... : p *= M [ i][ i].... : return p.... : In [29]: M = [[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [ 7, 8, 9]] In [30]: determinant ( M) Out[30]: -0. 0 [1] Le module numpy possède un type matrix permettant de simplifier grandement les fonctions suivantes. Il possède d'ailleurs également un sous module regroupant de nombreuses fonctions ayant trait à l'algèbre linéaire sur les matrices. [2] On pourrait penser à calculer le déterminant via la formule qui l'exprime en fonction des coefficients de la matrice ou à l'aide d'un développement par rapport à une ligne ou une colonne mais on verra dans le chapitre???