HowTo Python NumPy Howtos Découper un tableau 2D dans NumPy Créé: July-04, 2021 Slice 2D Array avec indexation de tableau dans NumPy Slice 2D Array avec la fonction numpy. ix_() dans NumPy Ce tutoriel présentera comment découper un tableau 2D dans NumPy. Slice 2D Array avec indexation de tableau dans NumPy Si nous avons un tableau NumPy 2D principal et que nous voulons en extraire un autre sous-tableau 2D, nous pouvons utiliser la méthode d'indexation de tableau à cette fin. Prenons un tableau de forme 4*4 pour cet exemple. Il est assez simple d'extraire le premier et le dernier élément du tableau. Par exemple, array[0:2, 0:2] nous donnera une vue ou un sous-tableau qui contient les deux premiers éléments à l'intérieur du tableau à la fois verticalement et horizontalement. Multidimensional-array - Comment initialiser un tableau à deux dimensions en Python?. De même, array[2:, 2:] nous donnera une vue ou un sous-tableau qui contient les deux derniers éléments à l'intérieur du tableau à la fois verticalement et horizontalement. Le travail le plus complexe consiste à obtenir les éléments de différentes lignes et colonnes en sautant une ligne ou une colonne du milieu.
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1. Un seul objet entier est créé. 2. Une seule liste 1d est créée et tous ses indices pointent vers le même objet int au point 1. 3. Maintenant, arr[0], arr[1], arr[2] …. arr[n-1] pointent tous vers le même objet de liste ci-dessus au point 2. La configuration ci-dessus peut être visualisée dans l'image ci-dessous. Modifions maintenant le premier élément de la première ligne de « arr » car arr[0][0] = 1 => arr[0] pointe vers l'objet de liste unique que nous avons créé ci-dessus. (Rappelez-vous arr[1], arr[2] …arr[n-1] pointent tous vers le même objet liste) => L'affectation de arr[0][0] créera un nouvel objet int avec la valeur 1 et arr[0][0] pointera maintenant à ce nouvel objet int. Tableau à deux dimensions python tutorial. (et le sera aussi arr[1][0], arr[2][0] …arr[n-1][0]) Cela peut être clairement vu dans l'image ci-dessous. Ainsi, lorsque des tableaux 2D sont créés comme celui-ci, la modification des valeurs à une certaine ligne affectera toutes les lignes car il n'y a essentiellement qu'un seul objet entier et qu'un seul objet liste référencé par toutes les lignes du tableau.
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Dans tous les exemples ci-dessus, même si y est un nouveau tableau, mais il ne prend aucun tampon en mémoire. Il ne pointe qu'à certains endroits de la mémoire tampon du tableau x. C'est ce qui rend la méthode d'indexation de tableau meilleure que la simple création d'un nouveau tableau.
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Modifions l'un des éléments du tableau de la méthode 2a et de la méthode 2b. # Python 3 program to demonstrate working
# of method 1 and method 2. # method 2a
# lets change the first element of the
# first row to 1 and print the array
arr[0][0] = 1
for row in arr:
print(row)
# outputs the following
#[1, 0, 0, 0, 0]
# method 2b
# again in this new array lets change
# the first element of the first row
# to 1 and print the array
# outputs the following as expected
#[0, 0, 0, 0, 0]
[1, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
Nous nous attendons à ce que seul le premier élément de la première ligne passe à 1, mais le premier élément de chaque ligne est modifié à 1 dans la méthode 2a. Ce fonctionnement particulier est dû au fait que Python utilise des listes superficielles que nous allons essayer de comprendre. Python - Tableau 2D. Dans la méthode 1a, Python ne crée pas 5 objets entiers mais crée un seul objet entier et tous les indices du tableau arr pointent vers le même objet int comme indiqué. Si nous attribuons le 0e index à un autre entier, disons 1, alors un nouvel objet entier est créé avec la valeur 1 et le 0e index pointe maintenant vers ce nouvel objet int comme indiqué ci-dessous
De même, lorsque nous créons un tableau 2D sous la forme « arr = [[0]*cols]*rows », nous étendons essentiellement l'analogie ci-dessus.
L'exemple de code suivant nous montre exactement comment y parvenir avec l'indexation de tableau en Python. Tableau à deux dimensions python online. 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.
C'est là que la transposition se produit réellement. Donc, en supposant que vous avez ceci: [ [1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]
Vous obtenez d'abord ceci (peu profonde, copie inversée): [ [7, 8, 9],
[1, 2, 3]]
Ensuite, chacune des sous-listes est passée en argument à zip: zip([7, 8, 9], [4, 5, 6], [1, 2, 3])
zip() consomme de façon répétée un élément du début de chacun de ses arguments et en fait un tuple, jusqu'à ce qu'il n'y ait plus d'éléments, ce qui entraîne: [(7, 4, 1),
(8, 5, 2),
(9, 6, 3)]
Et Bob est ton oncle. Pour répondre à la question de @ IkeMiguel dans un commentaire sur la rotation dans l'autre sens, c'est assez simple: il suffit d'inverser à la fois les séquences qui vont dans le zip et le résultat. Comment initialiser un tableau 2D en Python | Delft Stack. Le premier peut être réalisé en supprimant le [::-1] et le second peut être réalisé en lançant une reversed() autour du tout. Puisque reversed() renvoie un itérateur sur la liste, nous devrons mettre list() autour de celui-ci pour le convertir. Alors: rotated = list(zip(*reversed(original)))
Bien sûr, vous pouvez également faire pivoter la liste dans le sens des aiguilles d'une montre trois fois.
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