# Modules numériques et mathématiques

Les modules documentés dans ce chapitre fournissent des fonctions et des types autour des nombres et des mathématiques. Le module `numbers` définit une hiérarchie abstraite des types numériques. Les modules `math` et `cmath` contiennent des fonctions mathématiques pour les nombres à virgule flottante ou les nombres complexes. Le module `decimal` permet de représenter des nombres décimaux de manière exacte, et utilise une arithmétique de précision arbitraire.

Les modules suivants sont documentés dans ce chapitre :

- `numbers` --- Numeric abstract base classes
  - La tour numérique
  - Notes for type implementers
    - Ajouter plus d'ABC numériques
    - Implémentation des opérations arithmétiques
- `math` --- Mathematical functions
  - Fonctions arithmétiques et de représentation
  - Fonctions logarithme et exponentielle
  - Fonctions trigonométriques
  - Conversion angulaire
  - Fonctions hyperboliques
  - Fonctions spéciales
  - Constantes
- `cmath` --- Mathematical functions for complex numbers
  - Conversion vers et à partir de coordonnées polaires
  - Fonctions logarithme et exponentielle
  - Fonctions trigonométriques
  - Fonctions hyperboliques
  - Fonctions de classifications
  - Constantes
- `decimal` --- Decimal fixed point and floating point arithmetic
  - Introduction pratique
  - Les objets Decimal
    - Opérandes logiques
  - Objets de contexte
  - Constantes
  - Modes d'arrondi
  - Signaux
  - Floating Point Notes
    - Mitigating round-off error with increased precision
    - Special values
  - Working with threads
  - Cas pratiques
  - FAQ decimal
- `fractions` --- Rational numbers
- `random` --- Generate pseudo-random numbers
  - Fonctions de gestion d'état
  - Fonctions pour les octets
  - Fonctions pour les entiers
  - Fonctions pour les séquences
  - Discrete distributions
  - Distributions pour les nombres réels
  - Générateur alternatif
  - Remarques sur la reproductibilité
  - Exemples
  - Cas pratiques
- `statistics` --- Mathematical statistics functions
  - Moyennes et mesures de la tendance centrale
  - Mesures de la dispersion
  - Statistics for relations between two inputs
  - Détails des fonctions
  - Exceptions
  - Objets `NormalDist`
  - Examples and Recipes
    - Classic probability problems
    - Monte Carlo inputs for simulations
    - Approximating binomial distributions
    - Naive bayesian classifier
    - Kernel density estimation