Summary  
This chapter covers slicing techniques in two-dimensional arrays, showing how to select subarrays by applying start:end:step notation and combining slicing with basic indexing along each axis.  

General domain of usage  
Scientific computing and data manipulation

Le découpage dans les tableaux 2D et les **tableaux de dimensions supérieures** fonctionne de manière similaire au découpage dans les tableaux 1D. Cependant, dans les tableaux 2D, il existe deux axes.

Si l'on souhaite effectuer un découpage uniquement sur **l'axe 0** pour obtenir des tableaux 1D, la syntaxe reste la même : `array[start:end:step]`. Si l'on souhaite effectuer un découpage sur les éléments de ces tableaux 1D (**axe 1**), la syntaxe est la suivante : `array[start:end:step, start:end:step]`. Essentiellement, le nombre de découpages correspond au **nombre de dimensions** d'un tableau.

De plus, il est possible d'utiliser le découpage pour un axe et **l'indexation de base** pour l'autre axe. Examinons un exemple de découpage 2D (**les carrés violets** représentent les éléments récupérés par découpage, et **la flèche noire** indique que les éléments sont pris dans l'ordre inverse) :

import numpy as np

array_2d = np.array([
   [1, 2, 3, 4],
   [5, 6, 7, 8],
   [9, 10, 11, 12]
])

# Initial Array
print("Initial array_2d:\n", array_2d)
# Rows from index 1 to the end
print("\narray_2d[1:]:\n", array_2d[1:])
# All rows, first column only
print("\narray_2d[:, 0]:\n", array_2d[:, 0])
# Subarray: rows from 1 to end, columns from 1 to second-to-last
print("\narray_2d[1:, 1:-1]:\n", array_2d[1:, 1:-1])
# All rows except the last, every second column
print("\narray_2d[:-1, ::2]:\n", array_2d[:-1, ::2])
# Third row (index 2) reversed
print("\narray_2d[2, ::-1]:\n", array_2d[2, ::-1])

L'illustration ci-dessous montre la structure du tableau `student_scores` 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 test message handler"""
    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)

        # Очікувані дані
        cls.student_scores = np.array([
            [85, 92, 78],
            [88, 75, 83],
            [90, 88, 91]
        ])
        cls.expected_slice = cls.student_scores[0, 1:]  # [92, 78]

    def test_first_student_last_two_scores(self):
        """1–2. Slice includes last two scores of first student using positive indexing"""
        ok = hasattr(self.m, "first_student_last_two_scores")
        arr = getattr(self.m, "first_student_last_two_scores", None)

        type_ok = isinstance(arr, np.ndarray)
        val_ok = type_ok and np.array_equal(arr, self.expected_slice)
        shape_ok = type_ok and arr.shape == (2,)

        # Перевіряємо, що взято елементи саме з першого рядка (0) і стовпців з індексу 1+
        indices_correct = type_ok and np.array_equal(arr, self.student_scores[0][1:])

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


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


test_code.py

Libérez tout le potentiel de la bibliothèque la plus essentielle de Python pour le calcul numérique, NumPy. Ce cours complet est conçu pour vous faire passer d'une compréhension débutante à un niveau avancé de maîtrise de NumPy. Que vous soyez data scientist, ingénieur, chercheur ou développeur, la maîtrise de NumPy est indispensable pour une manipulation efficace des données, le calcul scientifique et l'apprentissage automatique.

Explorez les applications de NumPy et comprenez pourquoi il s'agit de l'une des bibliothèques les plus populaires pour le calcul numérique. Découvrez les différentes méthodes de création et d'initialisation des tableaux afin de répondre efficacement à divers besoins en données.

Découvrez comment accéder à des éléments spécifiques et à des sous-ensembles dans les tableaux NumPy à l'aide de la notation d'index. Apprenez à appliquer l'indexation conditionnelle pour filtrer les données et gérer efficacement les valeurs manquantes.

NumPy propose de nombreuses fonctions intégrées pour effectuer des opérations courantes sur les tableaux. Découvrez comment utiliser ces outils pour transformer, agréger et analyser efficacement les données sans écrire de code répétitif.

Apprenez à effectuer des opérations mathématiques efficacement sur des tableaux NumPy. Appliquez ces opérations pour résoudre des problèmes concrets et approfondir la compréhension de la manière dont les calculs vectorisés accélèrent l'analyse numérique.

Tranchage dans les Tableaux 2D

Solution