Discussion :

[Aguire_]

Bonjour.

A partir d'un tableau 2d, je récupère dans une liste les index de certaines colonnes contenant 1.
Bon le code fonctionne, mais serait 'il possible de " vectoriser " le processus avec Numpy ?

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
 
import numpy as np
 
# TABLEAU Lignes // Colonnes
lignes = 15
colonnes = 10
# Remplir Tableau(lignes,colonnes) Aleatoirement 0/1
tbl1 = np.random.randint(2, size=(lignes,colonnes))
print tbl1
 
# Recuperation INDEX Colonne Ayant Valeur 1
col = 1 # Colonne de test
index=[]
for a in range(lignes):
  if tbl1[a,col] == 1:
    index.append(a)
 
print"======================"
print index
print"======================"
print tbl1[:,col]

[__dardanos__]

Salut,
Il y a argwhere qui retourne numpy array :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
idx = np.argwhere([tbl1[:,col]==1])
print idx
print list(idx[:,1])

soit:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
[[ 0  1]
 [ 0  3]
 [ 0  7]
 [ 0 13]]
[1, 3, 7, 13]

[Aguire_]

Hello

Merci __dardanos__ pour la réponse et l'exemple de code.
argwhere intéressante instruction.

Petite Modif sur la version 2.2 python utilisé.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
 
idx = np.argwhere(tbl1[0:,col]==1)
print idx