Indexation Multidimensionnelle
Maintenant que vous savez accéder aux éléments dans les tableaux 1D, il est temps d'aborder l'indexation dans les tableaux multidimensionnels.
Indexation des tableaux 2D
Voici un tableau 2x3, ce qui signifie qu'il est composé de 2 tableaux 1D le long de l'axe 0, et que chacun de ces tableaux 1D contient 3 éléments le long de l'axe 1.
Les images ci-dessous illustrent l'indexation positive et négative dans les tableaux 2D (les valeurs du tableau sont affichées en noir, les indices en vert pour les indices positifs et en rouge pour les indices négatifs) :
Accès aux éléments dans les tableaux 2D
Dans les tableaux 1D, l'accès aux éléments se fait en spécifiant l'indice de l'élément entre crochets. Si l'on procède de la même manière avec les tableaux 2D, on obtient un tableau 1D à l'indice spécifié, ce qui peut correspondre exactement à ce dont on a besoin.
Cependant, pour accéder à un élément particulier d'un tableau 1D interne, il faut spécifier l'indice du tableau 1D (le long de l'axe 0) ainsi que l'indice de son élément (le long de l'axe 1), par exemple array[0, 1]. Il est également possible d'écrire array[0][1] comme avec une list Python, mais cela est moins efficace car la recherche est effectuée deux fois pour chaque indice au lieu d'une seule.
Si un indice spécifié dépasse les limites, une exception IndexError est levée ; il convient donc de rester vigilant à ce sujet.
12345678import 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 l'exercice :
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. Ainsi, chaque élément de la matrice représente le prix de clôture de l'action d'une certaine entreprise à un jour donné.
- Récupérer tous les prix des actions de la première entreprise sur cinq jours en utilisant l’indexation positive.
- Récupérer le prix de l'action de la troisième entreprise au deuxième jour en utilisant l’indexation positive.
- Récupérer le prix de l'action de la dernière entreprise au dernier jour en utilisant l’indexation négative.
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Can you explain the difference between positive and negative indexing in 2D arrays?
How do I access a specific row or column in a 2D array?
Why is using array[0, 1] more efficient than array[0][1]?
Awesome!
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Les images ci-dessous illustrent l'indexation positive et négative dans les tableaux 2D (les valeurs du tableau sont affichées en noir, les indices en vert pour les indices positifs et en rouge pour les indices négatifs) :
Accès aux éléments dans les tableaux 2D
Dans les tableaux 1D, l'accès aux éléments se fait en spécifiant l'indice de l'élément entre crochets. Si l'on procède de la même manière avec les tableaux 2D, on obtient un tableau 1D à l'indice spécifié, ce qui peut correspondre exactement à ce dont on a besoin.
Cependant, pour accéder à un élément particulier d'un tableau 1D interne, il faut spécifier l'indice du tableau 1D (le long de l'axe 0) ainsi que l'indice de son élément (le long de l'axe 1), par exemple array[0, 1]. Il est également possible d'écrire array[0][1] comme avec une list Python, mais cela est moins efficace car la recherche est effectuée deux fois pour chaque indice au lieu d'une seule.
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