Summary  
This chapter explains how to slice arrays by specifying start, end, and step parameters—using defaults and negative values—to extract or reverse subarrays without copying data.

General domain of usage  
Numerical computing

**Découpage** en Python désigne l'extraction d'éléments d'un indice à un autre au sein d'une séquence. Dans ce chapitre, l'accent est mis sur le découpage dans les tableaux **NumPy**.

Watch this video for a comprehensive explanation of slicing in NumPy arrays. The video covers the syntax for 1D slicing, how to omit start, end, and step values, and demonstrates each concept with clear visual aids and real array examples. You'll see how different slices affect the output, making the rules of slicing easy to grasp.

## Découpage dans les tableaux 1D

La syntaxe générale pour le découpage dans les tableaux 1D est la suivante : `array[start:end:step]`.

- `start` correspond à l'indice de début du découpage ;
- `end` correspond à l'indice de fin du découpage (l'indice lui-même n'est pas inclus) ;
- `step` indique l'incrément entre les indices (par défaut `1`).

Voici un exemple pour illustrer ces notions (les cases **violettes** représentent les éléments extraits par le découpage) :

Comme vous n'avez pas explicitement spécifié `step`, il prend par défaut la valeur `1`.

Remarque

import numpy as np
array = np.array([5, 10, 2, 8, 9, 1, 0, 4])
print(f'Initial array: {array}')
# Slicing from the element at index 2 to the element at index 4 exclusive
print(array[2:4])
# Slicing from the first element to the element at index 5 exclusive
print(array[:5])
# Slicing from the element at index 5 to the last element inclusive
print(array[5:])

## Omission de Start, End et Step
Comme vous pouvez le constater, il est souvent possible d’**omettre** `start`, `end`, `step`, ou même tous en même temps. `step` peut être omis lorsqu’il doit être égal à `1`. `start` et `end` peuvent être omis dans les cas suivants :
1. Omission de `start` :
    - Découpage à partir du premier élément (`step` positif) ;
    - Découpage à partir du dernier élément (`step` négatif).
2. Omission de `end` :
    - Découpage jusqu’au dernier élément inclus (`step` positif) ;
    - Découpage jusqu’au premier élément inclus (`step` négatif).

Voici quelques exemples supplémentaires (la **flèche noire** indique que les éléments sont pris dans l’**ordre inverse**) :

import numpy as np
array = np.array([5, 10, 2, 8, 9, 1, 0, 4])
print(f'Initial array: {array}')
# Slicing from the first element to the last element inclusive with step=2
print(array[::2])
# Slicing from the element at index 4 to the element at index 2 exclusive (step=-1)
print(array[4:2:-1])
# Slicing from the last element to the first element inclusive (reversed array)
print(array[::-1])
# Slicing from the first element to the last inclusive (the same as our array)
print(array[:])

L'image ci-dessous montre la structure du tableau `weekly_sales` utilisé dans l'exercice :

import unittest
import importlib.util
import numpy as np


def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    """Codefinity-style formatted test output"""
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


class TestUserCode(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        # Імпортуємо user_code
        spec = importlib.util.spec_from_file_location("user_code", "user_code.py")
        cls.m = importlib.util.module_from_spec(spec)
        spec.loader.exec_module(cls.m)

        # Вихідні дані
        cls.weekly_sales = np.array([150, 200, 170, 180, 160, 210, 190])
        cls.expected_alternate = cls.weekly_sales[1::2]  # [200, 180, 210]

    def test_alternate_day_sales(self):
        """1–3. alternate_day_sales — зріз із кожного другого дня, починаючи з другого (вівторок)"""
        ok = hasattr(self.m, "alternate_day_sales")
        arr = getattr(self.m, "alternate_day_sales", None)

        type_ok = isinstance(arr, np.ndarray)
        val_ok = type_ok and np.array_equal(arr, self.expected_alternate)
        shape_ok = type_ok and arr.ndim == 1 and len(arr) == len(self.expected_alternate)

        # Перевіряємо, що значення відповідають саме елементам із індексами 1, 3, 5
        indices_correct = type_ok and np.array_equal(arr, self.weekly_sales[[1, 3, 5]])

        _dynamic_test(
            self,
            ok and type_ok and shape_ok and val_ok and indices_correct,
            "alternate_day_sales slice created correctly",
            "alternate_day_sales slice incorrect",
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

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Découpage

Découpage dans les tableaux 1D

Omission de Start, End et Step

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