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2, 3. 4, 5. 6], [ 7. 8, 8. 9, 9. Python parcourir tableau 2 dimensions online. 0]])
Taille d'un tableau
Pour récupérer la taille d'un tableau, il est possible d'utiliser la fonction len():
print ( "taille du tableau unTableau = " + str ( len ( unTableau)))
Ceci affiche:
taille du tableau unTableauRapide = 4
Pour récupérer les dimensions d'un tableau, il est possible d'utiliser le champs shape:
dim = uneMatrice. shape
#donne dim = (2, 3)
print ( "nb de lignes de uneMatrice=" + str ( dim [ Ø]))
print ( "nb de colonnes de uneMatrice=" + str ( dim [ 1]))
nb de lignes de uneMatrice=2
nb de colonnes de uneMatrice=3 Accéder aux cases d'un tableau pour stocker, lire.. En Python, pour accéder à une case d'un tableau, il suffit de placer son indice entre crochets suite à l'appel du tableau. Remarque: la première case du tableau porte l'indice 0
##demande n entiers à l'utilisateur et les stocke dans le tableau t
def stockerDansTab ( tab, n):
for i in range ( 0, n):
print ( "Entrez la valeur " + str ( i+ 1) + ": ")
tab [ i] = int ( input ())
##affiche les n premiers entiers du tableau t
def afficherTab ( tab, n)
print ( str ( tab [ i]), ", ")
print ()
Parcourir les éléments d'un tableau sans indice!!
Python Parcourir Tableau 2 Dimensions De
Pour en savoir plus sur l'importation et la création d'un alias, vous pouvez consulter la page Modules et importations. Tableaux - () ¶
Pour créer des tableaux, nous allons utiliser (). Tableaux monodimensionnels (1D) ¶
Pour créer un tableau 1D, il suffit de passer une liste de nombres en argument de (). Un liste est constituée de nombres séparés par des virgules et entourés de crochets ( [ et]). >>> a = np. array ([ 4, 7, 9])
>>> a
array([4, 7, 9])
Pour connaître le type du résultat de (), on peut utiliser la fonction type(). Tuto Python : les listes à deux dimensions et multi-dimensions. >>> type ( a)
numpy. ndarray
On constate que ce type est issu du package numpy. Ce type est différent de celui d'une liste. >>> type ([ 4, 7, 9])
list
Tableaux bidimensionnels (2D) ¶
Pour créer un tableau 2D, il faut transmettre à () une liste de listes grâce à des crochets imbriqués. >>> a = np. array ([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6]])
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
La fonction () ¶
La fonction () renvoie le nombre d'éléments du tableau. >>> a = np. array ([ 2, 5, 6, 8])
>>> np.
Python Parcourir Tableau 2 Dimensions C
>>> 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. Tableaux en Python (listes). 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]])
Python Parcourir Tableau 2 Dimensions Online
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Python Parcourir Tableau 2 Dimensions De La
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[{}]". Python parcourir tableau 2 dimensions de la. format ( i) for i in range ( TEMPERATURE_COUNT)],
outputCol = "temperature_vector")
df_exploded = df. select (
*[ df [ "temperatures"][ i] for i in range ( TEMPERATURE_COUNT)])
converted_df = assembler_exploded.
Python Parcourir Tableau 2 Dimensions Des
Quelle solution est la plus efficace parmi les deux solutions alternatives que je suggère ci-dessous (FDU vs décomposition / réassemblage des éléments de la liste)? Ou existe-t-il d'autres solutions presque meilleures, mais pas tout à fait, meilleures que l'une ou l'autre? C'est ce que je pense être la "bonne" solution. Je veux convertir le type d'une colonne d'un type à un autre, je dois donc utiliser un cast. En guise de contexte, permettez-moi de vous rappeler la manière habituelle de le convertir en un autre type:
from pyspark. sql import types
df_with_strings = df. select (
df [ "city"],
df [ "temperatures"]. cast ( types. ArrayType ( types. StringType ()))), )
Maintenant, par exemple
llect()[0]["temperatures"][1]
est
'-7. Python parcourir tableau 2 dimensions des. 0'. Mais si je lance en un vecteur ml alors les choses ne vont pas si bien:
from pyspark. ml. linalg import VectorUDT
df_with_vectors = df. select ( df [ "city"], df [ "temperatures"]. cast ( VectorUDT ()))
Cela donne une erreur:
pyspark. sql. utils. AnalysisException: "cannot resolve 'CAST(`temperatures` AS STRUCT<`type`: TINYINT, `size`: INT, `indices`: ARRAY, `values`: ARRAY>)' due to data type mismatch: cannot cast ArrayType(DoubleType, true) to;;
'Project [city#0, unresolvedalias(cast(temperatures#1 as vector), None)]
+- LogicalRDD [city#0, temperatures#1]
"
Beurk!
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. Tableaux et calcul matriciel avec NumPy — Cours Python. Si deux listes ont le même numéro d'identification, c'est en fait la même liste en mémoire. 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.