Fonctions Générales de Création de Tableaux
NumPy propose également des fonctions de création de tableaux qui permettent de générer automatiquement un tableau d'une forme (dimensions) donnée. Voici les plus courantes :
zeros();ones();full().
zeros()
Le nom de cette fonction est explicite : elle crée un tableau de zéros selon la forme spécifiée. La forme du tableau est définie via le paramètre shape et peut être soit un entier (taille d'un tableau 1D), soit un tuple d'entiers pour des tableaux de dimensions supérieures.
12345678910import numpy as np # Сreating a 1D array of zeros with 5 elements zeros_1d = np.zeros(5) print(zeros_1d) # Сreating a 1D array of zeros with specifying dtype zeros_1d_int = np.zeros(5, dtype=np.int8) print(zeros_1d_int) # Сreating a 2D array of zeros of shape 5x3 zeros_2d = np.zeros((5, 3)) print(zeros_2d)
Comme vous pouvez le constater, il est également possible de spécifier le paramètre dtype de la même manière que pour les autres types de tableaux.
ones()
Cette fonction est similaire à la fonction zeros(), mais au lieu de créer un tableau de zéros, elle crée un tableau de uns.
12345678910import numpy as np # Сreating a 1D array of ones with 5 elements ones_1d = np.ones(5) print(ones_1d) # Сreating a 1D array of ones with specifying dtype ones_1d_int = np.ones(5, dtype=np.int8) print(ones_1d_int) # Сreating a 2D array of ones of shape 5x3 ones_2d = np.ones((5, 3)) print(ones_2d)
full()
La fonction numpy.full() est similaire aux fonctions mentionnées ci-dessus, mais elle possède un second paramètre, fill_value, qui permet de spécifier la valeur avec laquelle remplir le tableau. Son premier paramètre, shape, peut être soit un entier, soit un tuple d'entiers :
1234567import numpy as np # Сreate an array of fours of size 5 array_fours_1d = np.full(5, 4) # Сreate an array of fives of shape 4x2 array_fives_2d = np.full((4, 2), 5) print(f'1D fours array: {array_fours_1d}') print(f'2D fives array:\n{array_fives_2d}')
Autres applications
Toutes ces fonctions possèdent davantage de cas d'utilisation que de simples valeurs de remplacement. Elles sont fréquemment utilisées directement dans des opérations mathématiques en algèbre linéaire. Elles peuvent être appliquées dans divers domaines de l'apprentissage automatique et profond, tels que le traitement d'images.
Swipe to start coding
- Créer un tableau unidimensionnel de zéros de taille
5et l’assigner àzeros_array_1d. - Créer un tableau bidimensionnel de zéros de forme
2x4et l’assigner àzeros_array_2d. - Créer un tableau unidimensionnel de uns de taille
3et l’assigner àones_array_1d. - Créer un tableau bidimensionnel de uns de forme
2x3et l’assigner àones_array_2d. - Créer un tableau bidimensionnel de septs de forme
2x2et l’assigner àsevens_array_2d.
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Can you explain the difference between zeros(), ones(), and full() in more detail?
What are some practical examples of using these functions in machine learning or image processing?
How do I choose the right dtype for my array?
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NumPy propose également des fonctions de création de tableaux qui permettent de générer automatiquement un tableau d'une forme (dimensions) donnée. Voici les plus courantes :
zeros();ones();full().
zeros()
Le nom de cette fonction est explicite : elle crée un tableau de zéros selon la forme spécifiée. La forme du tableau est définie via le paramètre shape et peut être soit un entier (taille d'un tableau 1D), soit un tuple d'entiers pour des tableaux de dimensions supérieures.
12345678910import numpy as np # Сreating a 1D array of zeros with 5 elements zeros_1d = np.zeros(5) print(zeros_1d) # Сreating a 1D array of zeros with specifying dtype zeros_1d_int = np.zeros(5, dtype=np.int8) print(zeros_1d_int) # Сreating a 2D array of zeros of shape 5x3 zeros_2d = np.zeros((5, 3)) print(zeros_2d)
Comme vous pouvez le constater, il est également possible de spécifier le paramètre dtype de la même manière que pour les autres types de tableaux.
ones()
Cette fonction est similaire à la fonction zeros(), mais au lieu de créer un tableau de zéros, elle crée un tableau de uns.
12345678910import numpy as np # Сreating a 1D array of ones with 5 elements ones_1d = np.ones(5) print(ones_1d) # Сreating a 1D array of ones with specifying dtype ones_1d_int = np.ones(5, dtype=np.int8) print(ones_1d_int) # Сreating a 2D array of ones of shape 5x3 ones_2d = np.ones((5, 3)) print(ones_2d)
full()
La fonction numpy.full() est similaire aux fonctions mentionnées ci-dessus, mais elle possède un second paramètre, fill_value, qui permet de spécifier la valeur avec laquelle remplir le tableau. Son premier paramètre, shape, peut être soit un entier, soit un tuple d'entiers :
1234567import numpy as np # Сreate an array of fours of size 5 array_fours_1d = np.full(5, 4) # Сreate an array of fives of shape 4x2 array_fives_2d = np.full((4, 2), 5) print(f'1D fours array: {array_fours_1d}') print(f'2D fives array:\n{array_fives_2d}')
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Toutes ces fonctions possèdent davantage de cas d'utilisation que de simples valeurs de remplacement. Elles sont fréquemment utilisées directement dans des opérations mathématiques en algèbre linéaire. Elles peuvent être appliquées dans divers domaines de l'apprentissage automatique et profond, tels que le traitement d'images.
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5et l’assigner àzeros_array_1d. - Créer un tableau bidimensionnel de zéros de forme
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3et l’assigner àones_array_1d. - Créer un tableau bidimensionnel de uns de forme
2x3et l’assigner àones_array_2d. - Créer un tableau bidimensionnel de septs de forme
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