Contenu du cours
Numpy Ultime
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Indexation Multidimensionnelle
Maintenant que vous êtes capable d'accéder aux éléments dans les tableaux 1D, il est temps d'apprendre l'indexation dans les tableaux multidimensionnels.
Indexation des tableaux 2D
Ceci est un tableau 2x3, ce qui signifie qu'il se compose de 2 tableaux 1D le long de l'axe 0, et chacun de ces tableaux 1D a 3 éléments le long de l'axe 1.
Les images ci-dessous clarifieront l'indexation positive et négative dans les tableaux 2D (les valeurs du tableau sont montrées en noir, et les indices sont montrés en vert pour les indices positifs et en rouge pour les indices négatifs) :
Accéder aux éléments dans les tableaux 2D
Dans les tableaux 1D, nous accédons aux éléments en spécifiant l'indice de l'élément entre crochets carrés. Si nous faisons de même dans les tableaux 2D, nous récupérons un tableau 1D à l'indice spécifié, ce qui peut être exactement ce dont nous avons besoin.
Cependant, si nous voulons récupérer un élément particulier d'un tableau 1D interne, nous devons spécifier l'indice du tableau 1D (le long de l'axe 0) et l'indice de son élément (le long de l'axe 1), par exemple, array[0, 1]. Nous pourrions aussi écrire array[0][1] comme nous le faisons avec une list en Python, mais cela est moins efficace car cela effectue la recherche deux fois pour chaque indice au lieu d'une seule.
Remarque
Si un indice spécifié est hors limites, une
IndexErrorest levée, donc soyez prudent à ce sujet.
import numpy as np array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # Accessing the first element (1D array) with positive index print(array_2d[0]) # Accessing the second element of the first 1D array with positive index print(array_2d[0, 1]) # Accessing the last element of the last 1D array with negative index print(array_2d[-1, -1])
L'image ci-dessous montre la structure du tableau stock_prices utilisé dans la tâche :
Swipe to start coding
stock_prices contient des prix d'actions simulés sur cinq jours pour cinq entreprises différentes. Chaque ligne correspond à une entreprise particulière, et chaque colonne correspond à un jour particulier. Par conséquent, chaque élément de la matrice représente le prix de clôture de l'action d'une certaine entreprise à un jour donné.
-
Récupérez tous les prix des actions de la première entreprise sur cinq jours en utilisant l'indexation positive.
-
Récupérez le prix de l'action de la troisième entreprise le deuxième jour en utilisant l'indexation positive.
-
Récupérez le prix de l'action de la dernière entreprise le dernier jour en utilisant l'indexation négative.
Solution
Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessousMerci pour vos commentaires !
Indexation Multidimensionnelle
Maintenant que vous êtes capable d'accéder aux éléments dans les tableaux 1D, il est temps d'apprendre l'indexation dans les tableaux multidimensionnels.
Indexation des tableaux 2D
Ceci est un tableau 2x3, ce qui signifie qu'il se compose de 2 tableaux 1D le long de l'axe 0, et chacun de ces tableaux 1D a 3 éléments le long de l'axe 1.
Les images ci-dessous clarifieront l'indexation positive et négative dans les tableaux 2D (les valeurs du tableau sont montrées en noir, et les indices sont montrés en vert pour les indices positifs et en rouge pour les indices négatifs) :
Accéder aux éléments dans les tableaux 2D
Dans les tableaux 1D, nous accédons aux éléments en spécifiant l'indice de l'élément entre crochets carrés. Si nous faisons de même dans les tableaux 2D, nous récupérons un tableau 1D à l'indice spécifié, ce qui peut être exactement ce dont nous avons besoin.
Cependant, si nous voulons récupérer un élément particulier d'un tableau 1D interne, nous devons spécifier l'indice du tableau 1D (le long de l'axe 0) et l'indice de son élément (le long de l'axe 1), par exemple, array[0, 1]. Nous pourrions aussi écrire array[0][1] comme nous le faisons avec une list en Python, mais cela est moins efficace car cela effectue la recherche deux fois pour chaque indice au lieu d'une seule.
Remarque
Si un indice spécifié est hors limites, une
IndexErrorest levée, donc soyez prudent à ce sujet.
import numpy as np array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # Accessing the first element (1D array) with positive index print(array_2d[0]) # Accessing the second element of the first 1D array with positive index print(array_2d[0, 1]) # Accessing the last element of the last 1D array with negative index print(array_2d[-1, -1])
L'image ci-dessous montre la structure du tableau stock_prices utilisé dans la tâche :
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stock_prices contient des prix d'actions simulés sur cinq jours pour cinq entreprises différentes. Chaque ligne correspond à une entreprise particulière, et chaque colonne correspond à un jour particulier. Par conséquent, chaque élément de la matrice représente le prix de clôture de l'action d'une certaine entreprise à un jour donné.
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Récupérez tous les prix des actions de la première entreprise sur cinq jours en utilisant l'indexation positive.
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Récupérez le prix de l'action de la troisième entreprise le deuxième jour en utilisant l'indexation positive.
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Récupérez le prix de l'action de la dernière entreprise le dernier jour en utilisant l'indexation négative.
Solution
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