Tableaux monodimensionnels (1D)
Pour créer un tableau 1D, il suffit de passer une liste de nombres en argument de array() . Un liste est constituée de nombres séparés par des virgules et entourés de crochets ( [ et ] ). Pour connaître le type du résultat de array() , on peut utiliser la fonction type() .
Un tableau vide peut être créé par la comande zeros comme pour les tableaux 1d mais le nombre de ligne et de colonne doivent être spécifiés. Un résultat similaire est obtenu avec la commande ones.
NumPy propose une structure de données populaire, les tableaux (de type array), sur lesquels il est possible d'effectuer de manière efficace des calculs. Les tableaux sont une structure notamment utile pour effectuer des opérations statistiques basiques ainsi que de la génération pseudo-aléatoire de nombres.
La façon la plus simple de créer un tableau est de le faire à partir d'une liste de listes Python, comme avec une liste classique. Il suffira d'exécuter np. array(tableau) pour transformer notre liste de listes en array NumPy de 3 lignes et 3 colonnes.
NumPy est très utile pour effectuer des calculs logiques et mathématiques sur des tableaux et des matrices. Cet outil permet d'effectuer ces opérations bien plus rapidement et efficacement que les listes Python. Les arrays NumPy présentent des avantages par rapport aux listes Python traditionnelles.
Accéder aux cases d'un tableau pour stocker, lire..
En Python, pour accéder à une case d'un tableau, il suffit de placer son indice entre crochets suite à l'appel du tableau.
Pour déclarer un nouveau tableau, il suffit d'utiliser la structure de langage array(). Cette fonction prend en paramètres facultatifs (séparés par une virgule), les valeurs que l'on souhaite insérer dans le tableau pour l'initialiser. Si rien n'est précisé en paramètre, le tableau créé sera vide.
Un tableau est un type de donnée permettant de stocker plusieurs valeurs de manière séquentielle et d'y accéder à l'aide d'une seule variable.
Pour accéder à un élément d'une liste, il faut utiliser les crochets et préciser l'index de l'élément. On peut utiliser un index négatif. Cela signifie que l'on souhaite partir de la fin de la liste. Ainsi le dernier élément d'une liste est aussi accessible avec l'index -1.
Comme pour une liste, un tableau numpy est un objet mutable qui permet de lister différents éléments, par contre ces derniers seront obligatoirement tous du même type (entiers, décimaux, chaînes de caractères, listes, tuples…) et la longueur du tableau est non-modifiable.
Pour stocker en mémoire une valeur dans une variable, on utilise simplement le signe égal = . Dans cet exemple, on a mis en mémoire trois variables. Dans a , on a stocké la valeur 3, dans b la valeur 7 et dans c la valeur 12. Remarque importante : ce qui est stocké est le résultat du calcul et non le calcul.
On crée une liste à l'aide des crochets [ ] et on sépare les objets de cette liste à l'aide d'une virgule. On parle alors de listes définies en extension. On peut également créer des listes par une commande du type [valeur boucle]. On parle alors de listes définies par compréhension.
Si vous souhaitez mélanger (trier au hasard) les éléments d'une liste (tableau) en Python, utilisez le module random de la bibliothèque standard. Il existe deux fonctions : shuffle(), qui trie de manière aléatoire la liste originale, et sample(), qui renvoie une nouvelle liste triée de manière aléatoire.
La bibliothèque numpy
Traditionnellement, on l'importe: soit directement dans l'environnement courant (from numpy import *); soit sous un nom abrégé (import numpy as np). Les tableaux numpy sont plus performants (rapidité, gestion de la volumétrie) que les itérables usuel de Python (listes, tuples...)
On s'en sert notamment pour le développement back end d'applications web ou mobile, et pour le développement de logiciels et d'applications pour PC. Il permet également d'écrire des scripts système, afin de créer des instructions pour un système informatique.
Sélectionnez le texte à convertir, puis cliquez sur Insérer > Tableau > Convertir le texte en tableau. Dans la boîte de dialogue Convertir le texte en tableau, sélectionnez les options souhaitées. Sous Taille du tableau, assurez-vous que les numéros correspondent aux nombres de colonnes et de lignes souhaités.
Solution : Utilisez la fonction np. array(liste) pour convertir une liste de listes en un tableau NumPy à deux dimensions.
Il y a deux manières de déclarer une liste de strings en Python. La manière implicite avec des crochets en déclarant directement les strings ou bien la manière plus explicite et orientée objet list() et la méthode de liste . append() pour rajouter les chaînes de caractère.