Comment utiliser le tableau Python Numpy

De nombreuses bibliothèques existent à Python pour effectuer différents types de tâches. Numpy est l'un d'eux. La forme complète de Numpy est un python numérique, et il est principalement utilisé pour l'informatique scientifique. Les objets multidimensionnels peuvent être définis en utilisant cette bibliothèque appelée le tableau Python Numpy. Différents types de fonctions existent dans la bibliothèque Numpy pour créer le tableau. Le tableau Numpy peut être généré à partir de la liste Python des données numériques, de la gamme de données et des données aléatoires. Comment le tableau Numpy peut être créé et utilisé pour effectuer différents types d'opérations s'est affiché dans ce tutoriel.

Avantage de l'utilisation du tableau Numpy

Numpy Array est meilleur que la liste Python pour diverses raisons. Certains avantages importants de l'utilisation du tableau Numpy sont donnés ci-dessous.

1. Il consomme moins de mémoire par rapport à la liste Python.
2. Il fonctionne plus rapidement que la liste Python pour la même quantité de données.
3. Il est plus adapté à utiliser au lieu de la liste Python pour certaines tâches spécifiques.

Conditions préalables

La bibliothèque Numpy n'est pas installée dans Python par défaut. Vous devez donc installer cette bibliothèque avant de pratiquer les exemples indiqués dans ce tutoriel. Python 3+ est utilisé dans ce tutoriel. Exécutez la commande suivante à partir du terminal pour installer Numpy dans Python 3.

$ sudo apt-get install python3 numpy

Attributs de tableau Numpy

Numpy Array a de nombreux attributs pour récupérer différents types d'informations sur le tableau. Certains des attributs utiles de ce tableau sont décrits ci-dessous.

1. ndarray.ndim - Cet attribut renvoie le nombre de dimensions du tableau Numpy nommé ndarray.
2. ndarray.forme - Cet attribut renvoie la taille de chaque dimension du tableau Numpy nommé ndarray.
3. ndarray.taille - Cet attribut renvoie le nombre total d'éléments du tableau Numpy nommé ndarray.
4. ndarray.objets - Cet attribut renvoie la taille de chaque élément du tableau Numpy nommé ndarray.
5. ndarray.dtype - Cet attribut renvoie le type de données d'éléments du tableau Numpy nommé ndarray.
6. ndarray.nbytes - Cet attribut renvoie le nombre total d'octets consommés par les éléments du tableau Numpy nommé ndarray.

Utilisation du tableau Numpy

Les façons de déclarer un tableau numpy unidimensionnel, bidimensionnel et tridimensionnel sont indiqués dans cette partie du tutoriel.

Exemple-1: Utilisation du tableau Numpy unidimensionnel

L'exemple suivant montre trois façons de créer un tableau Numpy unidimensionnel. Fonction Array () a été utilisé pour créer le premier tableau unidimensionnel de 10 numéros entiers. Fonction d'organiser () a été utilisé pour créer le deuxième tableau unidimensionnel de 10 nombres séquentiels. Fonction Rand () a été utilisé pour créer le troisième tableau unidimensionnel de 10 nombres de flottement aléatoires. Ensuite, le Fonction print () a utilisé pour imprimer les différents attributs et trois valeurs de tableaux.

# Importer Numpy
Importer Numpy comme NP
# Déclarer le tableau Numpy dans trois tableau différents
ONEARRAY1 = NP.Array ([7, 3, 19, 6, 3, 1, 12, 8, 11, 5])
ONEARRAY2 = np.Arange (10)
ONEARRAY3 = NP.aléatoire.Rand (10)
# Imprimer différents attributs de trois tableaux numpy
Print ("\ nLa dimension du premier tableau Numpy est:", ONEARRAY1.ndim)
Print ("La taille du deuxième tableau Numpy est:", ONEARRAY2.taille)
Print ("Le type de données du troisième tableau Numpy est:", ONEARRAY3.dtype)
# Imprimez les valeurs du tableau trois numpy
print ("\ n les valeurs du premier tableau sont: \ n", onearray1)
print ("Les valeurs du deuxième tableau sont: \ n", onearray2)
Print ("Les valeurs du troisième tableau sont: \ n", ONEARRAY3)

Sortir:

La sortie suivante apparaîtra après avoir exécuté le script ci-dessus. La sortie montre que le premier tableau est 1, La taille du deuxième tableau est dix, et le type de données du troisième tableau est float64. Trois tableaux ont été imprimés plus tard.

Exemple-2: Utilisation d'un réseau de numpy bidimensionnel

L'exemple suivant montre deux façons de créer un tableau Numpy bidimensionnel. La fonction Array () a été utilisée pour créer un tableau bidimensionnel de 2 lignes et 3 colonnes avec des données entières. La fonction rand () a été utilisée pour créer un tableau bidimensionnel de 2 lignes et 4 colonnes avec des données flottantes. Ensuite, la fonction print () a utilisé pour imprimer l'attribut de taille et les valeurs des deux tableaux.

# Importer Numpy
Importer Numpy comme NP
# Déclarer un tableau bidimensionnel à l'aide de listes
TwoArray1 = np.Array ([[12, 2, 27], [40, 15, 6]])
# Déclarer un tableau bidimensionnel en utilisant des valeurs aléatoires
TwoArray2 = np.aléatoire.Rand (2, 4)
# Imprimez la taille des deux tableaux
Print ("La taille du premier tableau:", TwoArray1.taille)
Imprimer ("La taille du deuxième tableau:", TwoArray2.taille)
# Imprimez les valeurs des deux tableaux
Print ("Les valeurs du premier tableau sont: \ n", TwoArray1)
Print ("Les valeurs du deuxième tableau sont: \ n", TwoArray2)

Sortir:

La sortie suivante apparaîtra après avoir exécuté le script ci-dessus. La sortie montre que la taille du premier tableau est de 6 (2 × 3), et la taille du deuxième tableau est de 8 (2 × 4). Les deux tableaux ont été imprimés plus tard.

Exemple-3: Utilisation d'un tableau Numpy tridimensionnel

L'exemple suivant montre deux façons de créer un tableau Numpy en trois dimensions. La fonction Array () a été utilisée pour créer un tableau tridimensionnel de données entières. La fonction rand () a été utilisée pour créer un tableau tridimensionnel de données flottantes. Ensuite, la fonction print () a utilisé pour imprimer la dimension et les valeurs des deux tableaux.

# Importer Numpy
Importer Numpy comme NP
# Créez un tableau tridimensionnel en utilisant la liste
threearray1 = np.Array ([[[3, 6, 7], [7, 5, 9], [8, 5, 2]]]))
# Créez un tableau tridimensionnel en utilisant des valeurs aléatoires
threearray2 = np.aléatoire.Rand (2, 4, 3)
# Imprimez la dimension des deux tableaux
Print ("La dimension du premier tableau:", Threarray1.ndim)
Print ("La dimension du deuxième tableau:", Threarray2.ndim)
# Imprimez les valeurs des deux tableaux
print ("Les valeurs du premier tableau sont: \ n", Threearray1)
print ("Les valeurs du deuxième tableau sont: \ n", Threearray2)

Sortir:

La sortie suivante apparaîtra après avoir exécuté le script ci-dessus. La sortie montre que la dimension des deux tableaux est 3. Les deux tableaux ont été imprimés plus tard.

Conclusion

La création de différents types de tableaux Numpy a été expliqué dans ce tutoriel en utilisant plusieurs exemples. J'espère que les lecteurs pourront créer des tableaux Numpy après avoir pratiqué les exemples de ce tutoriel.