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Friday, 26 July 2024

Slice 2D Array avec la fonction numpy. ix_() dans NumPy La fonction numpy. ix_() forme une séquence d'éléments sous forme de maillage ouvert en Python. Cette fonction prend n tableaux 1D et renvoie un tableau nD. Nous pouvons utiliser cette fonction pour extraire des tranches 1D individuelles de notre tableau principal, puis les combiner pour former un tableau 2D. L'exemple de code suivant fait le même travail que les exemples précédents mais en utilisant la fonction numpy. ix_() avec indexation de tableau en Python. import numpy as np y = x[np. ix_([0, 2], [1, 3])] Dans le code ci-dessus, nous avons essentiellement fait exactement la même chose que les exemples précédents, mais en utilisant la fonction np. Créer un tableau python à 2 dimensions - Python exemple de code. ix_() avec l'indexation de tableau en Python. L'idée principale derrière tous ces exemples est la même. Lorsque nous avons créé notre tableau principal, un tampon lui a été alloué en fonction de sa forme et de sa taille. La méthode d'indexation de tableau crée un nouvel objet de type de données tableau qui pointe vers la mémoire tampon de notre tableau principal.

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(2, [0, 5, 11, 13, 6]) 0 5 11 13 6 Mise à jour des valeurs dans un tableau bidimensionnel Nous pouvons mettre à jour l'ensemble du tableau interne ou certains éléments de données spécifiques du tableau interne en réaffectant les valeurs à l'aide de l'index du tableau. Python - Tableau 2D. T[2] = [11, 9] T[0][3] = 7 11 12 5 7 11 9 Suppression des valeurs dans un tableau bidimensionnel Nous pouvons supprimer tout le tableau interne ou certains éléments de données spécifiques du tableau interne en réaffectant les valeurs à l'aide de la méthode del () avec index. Mais au cas où vous auriez besoin de supprimer des éléments de données spécifiques dans l'un des tableaux internes, utilisez le processus de mise à jour décrit ci-dessus. del T[3] 10 8 12 5

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L'exemple de code complet est le suivant: from itertools import repeat dim = 2 output = list(repeat([0], dim)) Production: [[0], [0]] Initialiser le tableau 2D en Python en utilisant la méthode () Cette méthode permet également d'initialiser les éléments de la liste, mais elle est plus lente que la méthode de compréhension de la liste. L'exemple de code complet est le suivant: import numpy dim_rows = 2 output = ((dim_columns, dim_rows), 0)() La fonction () de NumPy va créer un tableau et la fonction tolist() de NumPy va convertir ce tableau en une liste Python. Production: [[0, 0], [0, 0]] Article connexe - Python List Convertir un dictionnaire en liste en Python Supprimer toutes les occurrences d'un élément d'une liste en Python Supprimer les doublons de la liste en Python Comment obtenir la moyenne d'une liste en Python

L'exemple de code suivant nous montre exactement comment y parvenir avec l'indexation de tableau en Python. Découper un tableau 2D dans NumPy | Delft Stack. import numpy as np x = range(16) x = shape(x, (4, 4)) print(x) y = x[[[0], [2]], [1, 3]] print(y) Production: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11] [12 13 14 15]] [[ 1 3] [ 9 11]] Dans le code ci-dessus, nous avons extrait les éléments des lignes 1 et 3 qui se croisent avec les colonnes 1 et 3 tout en sautant la ligne 2 et la colonne 2 avec la méthode d'indexation de tableau en Python. Cela peut également être fait avec une approche similaire mais avec une syntaxe différente, comme indiqué dans l'exemple de codage ci-dessous. import numpy as np y = x[0::2, 1::2] Dans le code ci-dessus, nous avons également extrait les éléments des lignes 1 et 3 qui se croisent avec les colonnes 1 et 3 tout en sautant les lignes 2 et 2 avec la méthode d'indexation de tableau en Python. Cette méthode est plus simple que l'approche précédente car elle n'implique pas trop de parenthèses et est globalement plus lisible.

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