Attribution de Valeurs aux Éléments Indexés
L'attribution de valeurs à des éléments spécifiques ou à des sous-tableaux est utile pour mettre à jour des données, corriger des erreurs ou appliquer des conditions dans des ensembles de données. Cela s'avère particulièrement pertinent pour des tâches telles que le remplacement d'entrées invalides, l'ajustement de valeurs pour l'analyse ou la modification de parties d'un tableau lors de simulations et de calculs.
Tout d'abord, il est possible d'attribuer une valeur à un élément indexé d'un tableau. Voici la syntaxe générale pour effectuer cette opération dans des tableaux 1D : array[i] = n, où i représente un certain indice et n la valeur à attribuer.
Dans les tableaux 2D, la syntaxe est la suivante : array[i, j] = n, où i et j correspondent respectivement aux indices de ligne et de colonne. Pour les tableaux de dimension supérieure, le nombre d'indices correspond au nombre de dimensions.
123456789import numpy as np array_1d = np.array([1, 4, 6, 2]) # Assigning 10 to the first element of array_1d array_1d[0] = 10 print(array_1d) array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # Assigning 8 to the element in the second row and column of array_2d array_2d[1, 1] = 8 print(array_2d)
Remarque
Si vous attribuez une valeur d'un type de données supérieur, comme un flottant, à un élément d'un type de données inférieur, comme un entier, la valeur peut être modifiée ou provoquer une erreur. Par exemple, l'attribution de
3.5à un élément entier l'enregistrera sous la forme3, la partie décimale étant perdue.
12345import numpy as np array_1d = np.array([1, 4, 6, 2]) # Assigning 10.2 to the first element of array_1d array_1d[0] = 10.2 print(array_1d)
Aucune exception n’a été levée, cependant, la première valeur a été attribuée à 10 au lieu de 10.2. La valeur float a été convertie en entier car c’est le dtype du tableau.
L’illustration ci-dessous montre la structure du tableau employee_data utilisé dans l’exercice :
Swipe to start coding
Vous gérez un ensemble de données contenant des informations sur les employés, où chaque ligne représente un employé et les colonnes représentent leur salaire et leur score de performance. L'ensemble de données est stocké dans le tableau employee_data.
-
Mettez à jour le salaire (première colonne) du quatrième employé à
6000. -
Utilisez l'indexation positive pour accéder à la valeur et la modifier.
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L'attribution de valeurs à des éléments spécifiques ou à des sous-tableaux est utile pour mettre à jour des données, corriger des erreurs ou appliquer des conditions dans des ensembles de données. Cela s'avère particulièrement pertinent pour des tâches telles que le remplacement d'entrées invalides, l'ajustement de valeurs pour l'analyse ou la modification de parties d'un tableau lors de simulations et de calculs.
Tout d'abord, il est possible d'attribuer une valeur à un élément indexé d'un tableau. Voici la syntaxe générale pour effectuer cette opération dans des tableaux 1D : array[i] = n, où i représente un certain indice et n la valeur à attribuer.
Dans les tableaux 2D, la syntaxe est la suivante : array[i, j] = n, où i et j correspondent respectivement aux indices de ligne et de colonne. Pour les tableaux de dimension supérieure, le nombre d'indices correspond au nombre de dimensions.
123456789import numpy as np array_1d = np.array([1, 4, 6, 2]) # Assigning 10 to the first element of array_1d array_1d[0] = 10 print(array_1d) array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # Assigning 8 to the element in the second row and column of array_2d array_2d[1, 1] = 8 print(array_2d)
Remarque
Si vous attribuez une valeur d'un type de données supérieur, comme un flottant, à un élément d'un type de données inférieur, comme un entier, la valeur peut être modifiée ou provoquer une erreur. Par exemple, l'attribution de
3.5à un élément entier l'enregistrera sous la forme3, la partie décimale étant perdue.
12345import numpy as np array_1d = np.array([1, 4, 6, 2]) # Assigning 10.2 to the first element of array_1d array_1d[0] = 10.2 print(array_1d)
Aucune exception n’a été levée, cependant, la première valeur a été attribuée à 10 au lieu de 10.2. La valeur float a été convertie en entier car c’est le dtype du tableau.
L’illustration ci-dessous montre la structure du tableau employee_data utilisé dans l’exercice :
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