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Numpy Ultime
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Indexation de Base
Chaque tableau NumPy a des éléments et leurs indices respectifs. Ici, nous nous concentrerons sur les indices dans les tableaux 1D. Dans l'image suivante, les indices positifs sont montrés en vert, tandis que les indices négatifs sont montrés en rouge :
Comme vous pouvez le voir, chaque élément du tableau a à la fois un indice positif et un indice négatif. En fait, l'indexation dans les tableaux est similaire à l'indexation dans les listes.
Accéder aux éléments par indices
Pour accéder à un élément par son indice, vous devez spécifier l'indice de cet élément entre crochets, par exemple, array[2].
Remarque
Si un indice spécifié est hors limites, une
IndexErrorest levée, donc soyez prudent avec cela.
import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Accessing the first element (positive index) print(f'The first element (positive index): {array[0]}') # Accessing the first element (negative index) print(f'The first element (negative index): {array[-5]}') # Accessing the last element (positive index) print(f'The last element (positive index): {array[4]}') # Accessing the last element (negative index) print(f'The last element (negative index): {array[-1]}') # Accessing the third element (positive index) print(f'The third element (positive index): {array[2]}') # Accessing the third element (negative index) print(f'The third element (negative index): {array[-3]}')
En fait, l'indexation positive et négative sont juste deux méthodes pour accéder aux éléments du tableau, et elles fonctionnent de la même manière fonctionnellement.
Remarque
Il est courant d'accéder au premier élément du tableau en utilisant un indice positif (
0) et au dernier élément en utilisant un indice négatif (-1).
Puisque les éléments de notre tableau sont juste des nombres, nous pouvons effectuer toutes sortes d'opérations sur eux que nous ferions avec des nombres réguliers :
import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Finding the average between the first and the last element print((array[0] + array[-1]) / 2)
Ici, nous avons calculé la moyenne des éléments premier et dernier de notre tableau.
Pour résumer, l'indexation est essentielle pour accéder, modifier ou extraire des éléments spécifiques ou des sous-ensembles de données, permettant une manipulation efficace et précise du contenu des tableaux.
Swipe to start coding
Calculez la moyenne des éléments premier, quatrième et dernier :
- Utilisez un index positif pour accéder au premier élément.
- Utilisez un index positif pour accéder au quatrième élément.
- Utilisez un index négatif pour accéder au dernier élément.
- Calculez la moyenne de ces nombres.
Solution
Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessousMerci pour vos commentaires !
Indexation de Base
Chaque tableau NumPy a des éléments et leurs indices respectifs. Ici, nous nous concentrerons sur les indices dans les tableaux 1D. Dans l'image suivante, les indices positifs sont montrés en vert, tandis que les indices négatifs sont montrés en rouge :
Comme vous pouvez le voir, chaque élément du tableau a à la fois un indice positif et un indice négatif. En fait, l'indexation dans les tableaux est similaire à l'indexation dans les listes.
Accéder aux éléments par indices
Pour accéder à un élément par son indice, vous devez spécifier l'indice de cet élément entre crochets, par exemple, array[2].
Remarque
Si un indice spécifié est hors limites, une
IndexErrorest levée, donc soyez prudent avec cela.
import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Accessing the first element (positive index) print(f'The first element (positive index): {array[0]}') # Accessing the first element (negative index) print(f'The first element (negative index): {array[-5]}') # Accessing the last element (positive index) print(f'The last element (positive index): {array[4]}') # Accessing the last element (negative index) print(f'The last element (negative index): {array[-1]}') # Accessing the third element (positive index) print(f'The third element (positive index): {array[2]}') # Accessing the third element (negative index) print(f'The third element (negative index): {array[-3]}')
En fait, l'indexation positive et négative sont juste deux méthodes pour accéder aux éléments du tableau, et elles fonctionnent de la même manière fonctionnellement.
Remarque
Il est courant d'accéder au premier élément du tableau en utilisant un indice positif (
0) et au dernier élément en utilisant un indice négatif (-1).
Puisque les éléments de notre tableau sont juste des nombres, nous pouvons effectuer toutes sortes d'opérations sur eux que nous ferions avec des nombres réguliers :
import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Finding the average between the first and the last element print((array[0] + array[-1]) / 2)
Ici, nous avons calculé la moyenne des éléments premier et dernier de notre tableau.
Pour résumer, l'indexation est essentielle pour accéder, modifier ou extraire des éléments spécifiques ou des sous-ensembles de données, permettant une manipulation efficace et précise du contenu des tableaux.
Swipe to start coding
Calculez la moyenne des éléments premier, quatrième et dernier :
- Utilisez un index positif pour accéder au premier élément.
- Utilisez un index positif pour accéder au quatrième élément.
- Utilisez un index négatif pour accéder au dernier élément.
- Calculez la moyenne de ces nombres.
Solution
Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessousMerci pour vos commentaires !
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