Ça Chapitre 2 En Streaming: Tableaux En Python (Listes)

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Thursday, 4 July 2024

Alors que TF1 diffusait ce soir les derniers épisodes de "Visions", Louane revient pour nous sur la scène qui a été la plus difficile à tourner pour elle et nous fait une révélation étonnante sur l'ultime séquence de la série entre Sarah et Diego. Attention, cet article contient des spoilers sur le dernier épisode de Visions, diffusé ce lundi soir sur TF1. Si vous ne voulez rien savoir, ne lisez pas ce qui suit! Après trois semaines de diffusions, Visions, la nouvelle série événement de TF1 portée par Louane et Soufiane Guerrab ( Lupin) a pris fin ce soir au terme d'un sixième et dernier épisode qui a enfin livré toutes les réponses que les téléspectateurs attendaient au sujet de la mort de la petite Lily et du passé de Sarah. Dans une course contre la montre pour sauver Diego ( Léon Durieux), Sarah, la psy incarnée par Louane, s'est ainsi confrontée au meurtrier, qui n'était autre que Stéphane Morand, le personnage joué par Julien Boisselier ( Mise à nu). Ça chapitre 2 en streaming gratuit. Une séquence angoissante, durant laquelle Morand essaye de tuer Sarah en l'étranglant.

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Listes imbriquées: création Supposons que deux nombres soient donnés: le nombre de rangées de n et le nombre de colonnes m. Vous devez créer une liste de taille n × m, remplie, disons, de zéros. La solution évidente semble être fausse: a = [[0] * m] * n Cela peut être facilement vu si vous définissez la valeur d' a[0][0] à 5, puis imprimez la valeur d' a[1][0] - il sera également égal à 5. La raison en est, [0] * m retourne juste une référence à une liste de m zéros, mais pas une liste. La répétition subséquente de cet élément crée une liste de n éléments qui font tous référence à la même liste (tout comme l'opération b = a pour les listes ne crée pas la nouvelle liste), toutes les lignes de la liste résultante sont donc identiques chaîne. En utilisant notre visualiseur, gardez une trace de l'identifiant des listes. Si deux listes ont le même numéro d'identification, c'est en fait la même liste en mémoire. Python parcourir tableau 2 dimensions code. n = 3 m = 4 a = [[0] * m] * n a[0][0] = 5 print(a[1][0]) Ainsi, une liste bidimensionnelle ne peut pas être créée simplement en répétant une chaîne.

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Voici le tableau des prénoms: >>> prenoms = ["Roman", "Lucas", "Thomas", "Nathan", "Clément", "Ulysse", "Noam", "Aksel", "Logan", "Florian-Olivier", "Lélio", "Alexis"] 11) À partir du tableau des prénoms précédent faites une fonction ou un script qui inverse l'ordre des élément du tableau. Tableau à 2 dimensions Un tableau à 2 dimensions est un tableau contenant des tableaux: >>> t = [["a", "b", "c"], ["d", "e", "f"], ["g", "h", "i"]] On accède à ses éléments avec des crochets doubles: >>> t[0][2] va retourner "c". Obtenez des combinaisons de deux tableaux dans NumPy | Delft Stack. Pour parcourir un tableau à 2 dimensions, il faut donc deux boucles for. 12) Comment accéder à l'élément "h"? 13) Créer un programme qui détermine le plus grand élément du tableau t_max ci-dessous: >>> t_max = [[8, 12, 7], [7, 3, 1], [7, 14, 1]] Compréhensions Les compréhensions sont des outils très puissants pour générer des tableaux en python. Pour les comprendre il est plus simple de voir quelques exemples: # Le tableau de départ tab = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # Crée un tableau des carrés des éléments du tableau initial print([x ** 2 for x in tab]) # Crée un tableau des nombres pairs print([x for x in tab if x% 2 == 0]) # Crée un tableau des carrés des nombres pairs (combinaison des deux) print([x ** 2 for x in tab if x% 2 == 0]) 14) En utilisant les compréhensions, écrivez un programme qui ne garde que les éléments positifs d'un tableau.

Une idée de comment réparer ça? Alternative 1: Utilisation de VectorAssembler Il existe un Transformer qui semble presque idéal pour ce travail: le VectorAssembler. Il prend une ou plusieurs colonnes et les concatène en un seul vecteur. Malheureusement, il ne faut que des colonnes et Float, pas des colonnes Array, donc le suivi ne fonctionne pas: from pyspark. feature import VectorAssembler assembler = VectorAssembler ( inputCols =[ "temperatures"], outputCol = "temperature_vector") df_fail = assembler. transform ( df) Cela donne cette erreur: pyspark. IllegalArgumentException: 'Data type ArrayType(DoubleType, true) is not supported. ' La meilleure à la liste en plusieurs colonnes, puis à utiliser pour toutes les récupérer: TEMPERATURE_COUNT = 3 assembler_exploded = VectorAssembler ( inputCols =[ "temperatures[{}]". format ( i) for i in range ( TEMPERATURE_COUNT)], outputCol = "temperature_vector") df_exploded = df. Python parcourir tableau 2 dimensions 2016. select ( *[ df [ "temperatures"][ i] for i in range ( TEMPERATURE_COUNT)]) converted_df = assembler_exploded.