Tableaux Numpy

Chargement de Numpy

>>> import numpy as np
  • Le paquet numpy est habituellement importé avec l'alias np qui est plus rapide à écrire à chaque fois !

Créer des tableaux Numpy

A partir d'une liste avec array()

>>> a = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> a
array([1, 2, 3, 4])
>>> print(a)
[1 2 3 4]
  • Il est possible de créer un tableau (ici à 1 dimension) à partir d'une liste.

A partir d'un intervalle et d'un nombre d'éléments avec linspace()

>>> a = np.linspace(1, 7, 3)
>>> a
array([1., 4., 7.])
  • La fonction linspace(start,end, nb) génère n valeurs entre start et end.

A partir d'un intervalle et d'un pas avec arange()

>>> a = np.arange(1, 2, 0.2)
>>> print(a)
[1.  1.2 1.4 1.6 1.8]
  • La fonction arange(a,b,p) construit un tableau Numpy de a à b (non compris) avec un pas de p.

A partir de zéros avec zeros()

Il est parfois intéressant de créer un tableau de zéros dont les valeurs pourront être modifiées par la suite.

>>> a = np.zeros(5)
>>> print(a)
[0. 0. 0. 0. 0.]

Manipulation des tableaux Numpy

>>> a = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> a*3
array([ 3,  6,  9, 12])
>>> a**2
array([ 1,  4,  9, 16])
  • Les opérations mathématiques s'appliquent itérativement sur les tableaux de type Numpy.

>>> l = [1, 2, 3, 4]
>>> l*3
[1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]
  • Ce n'est pas le cas avec les listes !

>>> a = np.array( )
>>> b = np.array([5, 6, 3, 8])
>>> 3*a + b
array([ 8, 12, 12, 20])
>>> a == b
array([False, False,  True, False])
  • La plupart des opérateurs sont disponibles avec les tableaux Numpy !

Fonctions et tableaux Numpy

>>> a = np.array( )
>>> import math
>>> math.sqrt(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars
  • Par contre, il n'est pas possible d'appliquer les fonctions mathématiques du module math.

>>> np.sqrt(a)
array([1.        , 1.41421356, 1.73205081, 2.        ])
>>> np.exp(a)
array([ 2.71828183,  7.3890561 , 20.08553692, 54.59815003])
  • Mais heureusement le paquet Numpy intégre ses propres fonctions mathématiques.