Mémorandum Python

Cet article est un bilan d'apprentissage pour les débutants en python. J'écris principalement ce que je n'ai pas compris. La commande est donc en désordre. Pour référence ,,,

NumPy np.array

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np

#Déclaration / initialisation du tableau 2D
A = np.array([[1, 2],
              [3, 4],
              [5, 6]])

#Taille de la matrice
print("La taille de la matrice A:", A.shape)
print("Nombre de lignes dans la matrice A:", A.shape[0])
print("Nombre de colonnes dans la matrice A:", A.shape[1])

"""
La taille de la matrice A:(3, 2)
Nombre de lignes dans la matrice A:3
Nombre de colonnes dans la matrice A:2
"""

np.reshape forme [0] affiche ** nombre de lignes **, forme [1] affiche ** nombre de colonnes **.

import numpy as np

a = np.arange(24)

print(a)
# [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]

print(a.shape)
# (24,)

print(a.ndim)
# 1

a_4_6 = a.reshape([4, 6])

print(a_4_6)
# [[ 0  1  2  3  4  5]
#  [ 6  7  8  9 10 11]
#  [12 13 14 15 16 17]
#  [18 19 20 21 22 23]]

print(a_4_6.shape)
# (4, 6)

print(a_4_6.ndim)
# 2

Dans np.ndim, vous pouvez facilement trouver le nombre d'éléments. Remodeler est comme dans le code ci-dessus.

[:, 0] Toute la colonne 0. S'il s'agit d'un tableau 2x2, ce sera un [0: 2, 0] s'il est écrit sans omission. A [a: b, c: d] signifie extraire les colonnes de c à d (sans compter b et d) dans les lignes de a à b.

np.where

import numpy as np

a = np.arange(9).reshape((3, 3))
print(a)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]
#  [6 7 8]]

print(np.where(a < 4, -1, 100))
# [[ -1  -1  -1]
#  [ -1 100 100]
#  [100 100 100]]

print(np.where(a < 4, True, False))
# [[ True  True  True]
#  [ True False False]
#  [False False False]]

print(a < 4)
# [[ True  True  True]
#  [ True False False]
#  [False False False]]

Si ce qui suit n'est qu'une condition, vrai ou faux apparaîtra.

np.hstack

Consolidation de tableaux avec le même nombre de colonnes. Pour les lignes, np.vstack.

np.unique()

Dans la séquence entre (), extraire sans brouillard.

import numpy as np

a = np.array([0, 0, 30, 10, 10, 20])
print(a)
# [ 0  0 30 10 10 20]

print(np.unique(a))
# [ 0 10 20 30]

print(type(np.unique(a)))
# <class 'numpy.ndarray'>