Indexation de Base
Chaque tableau NumPy possède des éléments et leurs indices respectifs. Ici, nous nous concentrerons sur les indices dans les tableaux 1D. Dans l'image suivante, les indices positifs sont affichés en vert, tandis que les indices négatifs sont affichés en rouge :
Comme vous pouvez le constater, chaque élément du tableau possède à la fois un indice positif et un indice négatif. En réalité, l'indexation dans les tableaux est similaire à l'indexation dans les listes.
Accès aux éléments par indices
Pour accéder à un élément par son indice, il convient d’indiquer l’indice de cet élément entre crochets, par exemple : array[2].
Si un indice spécifié est hors limites, une IndexError est levée ; il convient donc de faire preuve de prudence.
1234567891011121314import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Accessing the first element (positive index) print(f'The first element (positive index): {array[0]}') # Accessing the first element (negative index) print(f'The first element (negative index): {array[-5]}') # Accessing the last element (positive index) print(f'The last element (positive index): {array[4]}') # Accessing the last element (negative index) print(f'The last element (negative index): {array[-1]}') # Accessing the third element (positive index) print(f'The third element (positive index): {array[2]}') # Accessing the third element (negative index) print(f'The third element (negative index): {array[-3]}')
En réalité, l’indexation positive et négative sont simplement deux méthodes pour accéder aux éléments d’un tableau, et elles fonctionnent exactement de la même manière sur le plan fonctionnel.
Il est courant d'accéder au premier élément du tableau en utilisant un indice positif (0) et au dernier élément en utilisant un indice négatif (-1).
Puisque les éléments de notre tableau sont simplement des nombres, il est possible d'effectuer toutes sortes d'opérations sur eux, comme on le ferait avec des nombres ordinaires :
1234import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Finding the average between the first and the last element print((array[0] + array[-1]) / 2)
Ici, la moyenne des premiers et derniers éléments du tableau a été calculée.
En résumé, l'indexation est essentielle pour accéder, modifier ou extraire des éléments spécifiques ou des sous-ensembles de données, permettant une manipulation efficace et précise du contenu des tableaux.
Swipe to start coding
Calculez la moyenne des premier, quatrième et dernier éléments :
- Utilisez un indice positif pour accéder au premier élément.
- Utilisez un indice positif pour accéder au quatrième élément.
- Utilisez un indice négatif pour accéder au dernier élément.
- Calculez la moyenne de ces nombres.
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Can you explain the difference between positive and negative indices in more detail?
How can I modify an element in a NumPy array using its index?
Are there any common mistakes to watch out for when using indices in NumPy arrays?
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Comme vous pouvez le constater, chaque élément du tableau possède à la fois un indice positif et un indice négatif. En réalité, l'indexation dans les tableaux est similaire à l'indexation dans les listes.
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Si un indice spécifié est hors limites, une IndexError est levée ; il convient donc de faire preuve de prudence.
1234567891011121314import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Accessing the first element (positive index) print(f'The first element (positive index): {array[0]}') # Accessing the first element (negative index) print(f'The first element (negative index): {array[-5]}') # Accessing the last element (positive index) print(f'The last element (positive index): {array[4]}') # Accessing the last element (negative index) print(f'The last element (negative index): {array[-1]}') # Accessing the third element (positive index) print(f'The third element (positive index): {array[2]}') # Accessing the third element (negative index) print(f'The third element (negative index): {array[-3]}')
En réalité, l’indexation positive et négative sont simplement deux méthodes pour accéder aux éléments d’un tableau, et elles fonctionnent exactement de la même manière sur le plan fonctionnel.
Il est courant d'accéder au premier élément du tableau en utilisant un indice positif (0) et au dernier élément en utilisant un indice négatif (-1).
Puisque les éléments de notre tableau sont simplement des nombres, il est possible d'effectuer toutes sortes d'opérations sur eux, comme on le ferait avec des nombres ordinaires :
1234import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Finding the average between the first and the last element print((array[0] + array[-1]) / 2)
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En résumé, l'indexation est essentielle pour accéder, modifier ou extraire des éléments spécifiques ou des sous-ensembles de données, permettant une manipulation efficace et précise du contenu des tableaux.
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