Attribuer des Valeurs aux Éléments Indexés

Attribuer des valeurs à des éléments spécifiques ou à des sous-tableaux est utile pour mettre à jour des données, corriger des erreurs ou appliquer des conditions dans des ensembles de données. Cela est particulièrement utile dans des tâches telles que le remplacement d'entrées invalides, l'ajustement de valeurs pour l'analyse ou la modification de parties d'un tableau pour des simulations et des calculs.

Tout d'abord, nous pouvons attribuer une valeur à un élément indexé d'un tableau. Voici la syntaxe générale pour accomplir cela dans des tableaux 1D : array[i] = n, où i est un certain index et n est la valeur à attribuer.

Dans les tableaux 2D, nous avons la syntaxe suivante : array[i, j] = n, où i et j sont respectivement les indices de ligne et de colonne. Pour les tableaux de dimensions supérieures, le nombre d'indices correspond au nombre de dimensions.


              123456789
            
import numpy as np
array_1d = np.array([1, 4, 6, 2])
# Assigning 10 to the first element of array_1d
array_1d[0] = 10
print(array_1d)
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# Assigning 8 to the element in the second row and column of array_2d
array_2d[1, 1] = 8
print(array_2d)

Remarque

Si vous attribuez une valeur d'un type de données supérieur, comme un flottant, à un élément avec un type de données inférieur, comme un entier, la valeur peut être modifiée ou provoquer une erreur. Par exemple, attribuer 3.5 à un élément entier le stockera comme 3, perdant ainsi la partie décimale.


              12345
            
import numpy as np
array_1d = np.array([1, 4, 6, 2])
# Assigning 10.2 to the first element of array_1d
array_1d[0] = 10.2
print(array_1d)

Aucune exception n'a été levée, cependant, le premier élément a été assigné à la valeur de 10 au lieu de 10.2. La valeur float a été convertie en un entier car c'est le dtype du tableau.

L'image ci-dessous montre la structure du tableau employee_data utilisé dans la tâche :

Tâche

Swipe to start coding

Vous gérez un ensemble de données d'informations sur les employés, où chaque ligne représente un employé, et les colonnes représentent leur salaire et leur score de performance. L'ensemble de données est stocké dans le tableau employee_data.

Mettez à jour le salaire (première colonne) du quatrième employé à 60000.
Utilisez l'indexation positive pour accéder et modifier la valeur.

Solution

Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous

Tout était clair ?

Merci pour vos commentaires !

Section 2. Chapitre 9

Attribuer des Valeurs aux Éléments Indexés


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import numpy as np
array_1d = np.array([1, 4, 6, 2])
# Assigning 10 to the first element of array_1d
array_1d[0] = 10
print(array_1d)
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# Assigning 8 to the element in the second row and column of array_2d
array_2d[1, 1] = 8
print(array_2d)

Remarque

Si vous attribuez une valeur d'un type de données supérieur, comme un flottant, à un élément avec un type de données inférieur, comme un entier, la valeur peut être modifiée ou provoquer une erreur. Par exemple, attribuer 3.5 à un élément entier le stockera comme 3, perdant ainsi la partie décimale.


              12345
            
import numpy as np
array_1d = np.array([1, 4, 6, 2])
# Assigning 10.2 to the first element of array_1d
array_1d[0] = 10.2
print(array_1d)

L'image ci-dessous montre la structure du tableau employee_data utilisé dans la tâche :

Tâche

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Mettez à jour le salaire (première colonne) du quatrième employé à 60000.
Utilisez l'indexation positive pour accéder et modifier la valeur.

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