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Numpy Ultime
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Fonctions Générales de Création de Tableaux
NumPy dispose également de fonctions de création de tableaux qui peuvent automatiquement créer un tableau d'une forme donnée (dimensions). Voici les plus courantes :
zeros();ones();full().
zeros()
Le nom de cette fonction parle de lui-même : elle crée un tableau de zéros d'une forme donnée. La forme du tableau est spécifiée via le paramètre shape et peut être soit un entier (taille d'un tableau 1D) soit un tuple d'entiers pour les tableaux de dimensions supérieures.
import numpy as np # Сreating a 1D array of zeros with 5 elements zeros_1d = np.zeros(5) print(zeros_1d) # Сreating a 1D array of zeros with specifying dtype zeros_1d_int = np.zeros(5, dtype=np.int8) print(zeros_1d_int) # Сreating a 2D array of zeros of shape 5x3 zeros_2d = np.zeros((5, 3)) print(zeros_2d)
Comme vous pouvez le voir, nous pouvons également spécifier le paramètre dtype de la même manière que nous l'avons fait pour d'autres types de tableaux.
ones()
Cette fonction est similaire à la fonction zeros(), mais au lieu d'un tableau de zéros, elle crée un tableau de uns.
import numpy as np # Сreating a 1D array of ones with 5 elements ones_1d = np.ones(5) print(ones_1d) # Сreating a 1D array of ones with specifying dtype ones_1d_int = np.ones(5, dtype=np.int8) print(ones_1d_int) # Сreating a 2D array of ones of shape 5x3 ones_2d = np.ones((5, 3)) print(ones_2d)
full()
La fonction numpy.full() est similaire aux fonctions mentionnées ci-dessus, mais elle a un deuxième paramètre, fill_value, pour spécifier la valeur avec laquelle remplir le tableau. Son premier paramètre, shape, peut être soit un entier soit un tuple d'entiers :
import numpy as np # Сreate an array of fours of size 5 array_fours_1d = np.full(5, 4) # Сreate an array of fives of shape 4x2 array_fives_2d = np.full((4, 2), 5) print(f'1D fours array: {array_fours_1d}') print(f'2D fives array:\n{array_fives_2d}')
Plus d'applications
Toutes ces fonctions ont plus de cas d'utilisation que simplement servir de placeholders. Elles sont très souvent utilisées directement dans les opérations mathématiques en algèbre linéaire. Elles peuvent être appliquées dans divers domaines de l'apprentissage machine et profond, tels que le traitement d'images.
Swipe to start coding
- Créez un tableau unidimensionnel de zéros avec une taille de
5et assignez-le àzeros_array_1d. - Créez un tableau bidimensionnel de zéros avec une forme de
2x4et assignez-le àzeros_array_2d. - Créez un tableau unidimensionnel de uns avec une taille de
3et assignez-le àones_array_1d. - Créez un tableau bidimensionnel de uns avec une forme de
2x3et assignez-le àones_array_2d. - Créez un tableau bidimensionnel de sept avec une forme de
2x2et assignez-le àsevens_array_2d.
Solution
Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessousMerci pour vos commentaires !
Fonctions Générales de Création de Tableaux
NumPy dispose également de fonctions de création de tableaux qui peuvent automatiquement créer un tableau d'une forme donnée (dimensions). Voici les plus courantes :
zeros();ones();full().
zeros()
Le nom de cette fonction parle de lui-même : elle crée un tableau de zéros d'une forme donnée. La forme du tableau est spécifiée via le paramètre shape et peut être soit un entier (taille d'un tableau 1D) soit un tuple d'entiers pour les tableaux de dimensions supérieures.
import numpy as np # Сreating a 1D array of zeros with 5 elements zeros_1d = np.zeros(5) print(zeros_1d) # Сreating a 1D array of zeros with specifying dtype zeros_1d_int = np.zeros(5, dtype=np.int8) print(zeros_1d_int) # Сreating a 2D array of zeros of shape 5x3 zeros_2d = np.zeros((5, 3)) print(zeros_2d)
Comme vous pouvez le voir, nous pouvons également spécifier le paramètre dtype de la même manière que nous l'avons fait pour d'autres types de tableaux.
ones()
Cette fonction est similaire à la fonction zeros(), mais au lieu d'un tableau de zéros, elle crée un tableau de uns.
import numpy as np # Сreating a 1D array of ones with 5 elements ones_1d = np.ones(5) print(ones_1d) # Сreating a 1D array of ones with specifying dtype ones_1d_int = np.ones(5, dtype=np.int8) print(ones_1d_int) # Сreating a 2D array of ones of shape 5x3 ones_2d = np.ones((5, 3)) print(ones_2d)
full()
La fonction numpy.full() est similaire aux fonctions mentionnées ci-dessus, mais elle a un deuxième paramètre, fill_value, pour spécifier la valeur avec laquelle remplir le tableau. Son premier paramètre, shape, peut être soit un entier soit un tuple d'entiers :
import numpy as np # Сreate an array of fours of size 5 array_fours_1d = np.full(5, 4) # Сreate an array of fives of shape 4x2 array_fives_2d = np.full((4, 2), 5) print(f'1D fours array: {array_fours_1d}') print(f'2D fives array:\n{array_fives_2d}')
Plus d'applications
Toutes ces fonctions ont plus de cas d'utilisation que simplement servir de placeholders. Elles sont très souvent utilisées directement dans les opérations mathématiques en algèbre linéaire. Elles peuvent être appliquées dans divers domaines de l'apprentissage machine et profond, tels que le traitement d'images.
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- Créez un tableau unidimensionnel de zéros avec une taille de
5et assignez-le àzeros_array_1d. - Créez un tableau bidimensionnel de zéros avec une forme de
2x4et assignez-le àzeros_array_2d. - Créez un tableau unidimensionnel de uns avec une taille de
3et assignez-le àones_array_1d. - Créez un tableau bidimensionnel de uns avec une forme de
2x3et assignez-le àones_array_2d. - Créez un tableau bidimensionnel de sept avec une forme de
2x2et assignez-le àsevens_array_2d.
Solution
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