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Sunday, 28 July 2024

Essayer de comprendre un sujet lorsque votre compréhension des sujets d'appui nécessaires est faible est généralement une mauvaise idée. Pour comprendre les listes 2D en Python, vous devez être à l'aise avec? Listes simples à une dimension? Accès aux éléments d'une liste 1D à l'aide d'un index. Par exemple, ma_liste[3].? Numpy où pour un tableau à 2 dimensions - python, tableaux, numpy. Emboîté pour les boucles Cet exemple utilise des tuples pour stocker les "coordonnées", mais ce n'est pas toujours une obligation Accès aux éléments d'une liste 2D en Python: Pour accéder à un élément de la grille dans le code ci-dessus, vous avez besoin d'un double index, qui ressemble à ceci: print(grille[3][1]) Notez que print (grille [3, 1]) entraînera une erreur de frappe, même si cela peut sembler logique. matrice = [] for line in range(1, 5): nvline = [] for col in range(1, 5): (line * col) (nvline) for line in matrice: for el in line: print(el, end ="\t") print() Dans le prolongement de ce qui précède, nous pouvons définir des tableaux bidimensionnels de la manière suivante.

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size ( a) 4 >>> b = np. array ([[ 1, 2, 3], >>> np. size ( b) 6 La fonction () ( forme, en anglais) renvoie la taille du tableau. >>> np. shape ( a) (4, ) >>> np. shape ( b) (2, 3) On distingue bien ici que a et b correspondent à des tableaux 1D et 2D, respectivement. Produit terme à terme ¶ Il est possible de réaliser un produit terme à terme grâce à l'opérateur *. Il faut dans ce cas que les deux tableaux aient la même taille. >>> a = np. array ([[ 1, 2, 3], >>> b = np. array ([[ 2, 1, 3], [3, 2, 1]]) >>> a * b array([[ 2, 2, 9], [12, 10, 6]]) Produit matriciel - () ¶ Un tableau peut jouer le rôle d'une matrice si on lui applique une opération de calcul matriciel. [Résolu] Tableau à deux dimensions (Python) par DraméTriche - OpenClassrooms. Par exemple, la fonction () permet de réaliser le produit matriciel. >>> b = np. array ([[ 4], [2], [1]]) >>> np. dot ( a, b) array([[11], [32]]) Le produit d'une matrice de taille n x m par une matrice m x p donne une matrice n x p. A partir de la version 3. 5 de Python, il est également possible d'effectuer le produit matriciel en utilisant @.

Rappelez-vous que vous pouvez créer une liste de n lignes et m colonnes en utilisant le générateur (qui crée une liste de n éléments, où chaque élément est une liste de m zéros): [[0] * m for i in range(n)] Mais la liste interne peut également être créée en utilisant, par exemple, un tel générateur: [0 for j in range(m)]. Nesting un générateur dans un autre, nous obtenons [[0 for j in range(m)] for i in range(n)] Comment est-ce lié à notre problème? Python parcourir tableau 2 dimensions 2017. La chose est, si le nombre 0 est remplacé par une expression qui dépend de i (le numéro de ligne) et j (le numéro de colonne), vous obtenez la matrice remplie selon une formule. Par exemple, supposons que vous ayez besoin d'initialiser le tableau suivant (par commodité, des espaces supplémentaires sont ajoutés entre les éléments): 0 0 0 0 0 0 0 1 2 3 4 5 0 2 4 6 8 10 0 3 6 9 12 15 0 4 8 12 16 20 Dans ce tableau, il y a n = 5 lignes, m = 6 colonnes, et l'élément avec l'indice de ligne i et l'index de colonne j est calculé par la formule a[i][j] = i * j.

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La seule différence c'est qu'avec from_iterable on n'a pas besoin d'unpacker les valeurs (elle n'accepte qu'un seul argument). En tout cas je ne connaissais pas cette méthode, donc merci pour la découverte 10 avril 2017 à 9:50:00 Je ne crois pas que la première méthode évalue paresseusement, à confirmer, mais je n'ai rien vu là dessus, et j'ai pas le temps de regarder les codes sources... 10 avril 2017 à 9:54:32 En fait, from_iterable offre un niveau de paresse supérieur, car l'itérable qui contient les itérables à chaîner n'a pas besoin d'être parcouru tout de suite, contrairement à l' unpacking (afin de le transformer en liste d'arguments).

En Python 2. x >>> column, row = 3, 5 >>> A = [range(row) for _ in range(column)] >>> A [[0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4]] En Python 3. x >>> column, row = 3, 5 [range(0, 5), range(0, 5), range(0, 5)] Nous ne pouvions pas simplement utiliser range(x) pour initier un tableau 2-D en Python 3. x parce que range retourne un objet contenant une séquence d'entiers en Python 3. x, mais pas une liste d'entiers comme en Python 2. x. range en Python 3. x est plus similaire à xrange en Python 2. L'objet range en Python 3. x est immuable, par conséquent, vous n'assignez pas d'éléments à ses éléments. Si vous avez besoin de l'assignation d'éléments, vous devez convertir l'objet range en objet list. Obtenez des combinaisons de deux tableaux dans NumPy | Delft Stack. >>> A = [list(range(row)) for _ in range(column)] Méthode [0] * n pour initier un tableau 2D Une façon pythonique d'initier un tableau 2D pourrait être >>> column, row = 3, 5 >>> A = [[0]*row for _ in range(column)] Bien que nous devions être prudents lorsque nous utilisons la multiplication de liste parce qu'elle crée simplement une séquence avec plusieurs fois des références à un même objet, nous sommes soulagés d'utiliser [0]*n ici parce que l'objet de données 0 est immuable de sorte que nous ne rencontrerons jamais de problèmes même avec des références au même objet immuable.

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Il signifie: Créer une variable de type 'dictionnaire' (clef/valeur) (ayant pour nom 'grid') 2 février 2012 à 13:09:54 Réponse courte: Python n'est pas C. Il n'y a pas de tableau en Python (à moins que tu veuilles utiliser un, mais ce n'est pas ton cas ici). La réponse de realmagma te donne un équivalent poids-patate avec des listes (! = tableaux). Python parcourir tableau 2 dimensions en. En une ligne: grid = [[0] * colonnes for _ in range(lignes)] 2 février 2012 à 16:02:17 Juste pour dire qu'il y a un danger avec le code suivant (que personne n'a heureusement proposé! ) faux = [[0]*colonnes]*lignes qui, en apparence, donne un 'tableau 2D' rempli de zéro. Mais modifiez faux[2][2] et observez le résultat!!! Raison: une seule liste est créée, et copies de l'adresse du tableau sont les éléments de 'faux'. Toutes les adresses pointent sur la même liste. 2 février 2012 à 17:04:11 L'explication de La Hache me paraissant un peu confuse, je me permets de rajouter mon grain de sel, parce que c'est une subtilité de Python qui n'est pas évidente au premier abord.

>>> V array([[ 3. 01511345e-01, -8. 01783726e-01, 7. 07106781e-01], [ 9. 04534034e-01, -5. 34522484e-01, -3. 52543159e-16], [ 3. 01511345e-01, -2. 67261242e-01, 7. 07106781e-01]]) Les colonnes de V sont les vecteurs propres de A associés aux valeurs propres qui apparaissent dans D. Exercice: Vérifier que les colonnes de V sont bien des vecteurs propres de A Changement de la taille d'un tableau ¶ Il est possible de changer la taille d'un tableau en utilisant l'attribut shape de ce tableau. >>> u = np. arange ( 1, 16) >>> u array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]) >>> np. shape ( u) (15, ) >>> u. shape = ( 3, 5) array([[ 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15]]) (3, 5) Obtention d'un tableau 2D ligne ou colonne ¶ >>> a = np. arange ( 1, 6) array([1, 2, 3, 4, 5]) >>> a. shape = ( 1, np. size ( a)) array([[1, 2, 3, 4, 5]]) >>> a. shape = ( np. size ( a), 1) array([[1], [3], [4], [5]])

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