Discussion :

[mecaplus]

Bonjour,

J'ai une matrice A(n,3) qui peut être conséquente en fonction de la valeur de n qui dépend des problèmes traités.

La matrice A(n,3) est initialisée à 0 (toutes les composantes de cette matrice sont nulles).

J'ai par ailleurs un vecteur I(n,1) avec des composantes qui sont déterminées à l'aide d'un calcul spécifique (voir le code ci-dessous).

L'objectif est de remplacer la 2ème colonne de toutes les lignes de la matrice A(n,3) par les composantes du vecteur I(n,1).

Bien entendu, cette procédure est à coder en Python.

Je n'ai aucune idée sur comment procéder (je débute en Python), mes recherches sur internet sont restées infructueuses et ça fait 2 jours que je galère là-dessus alors je viens chercher de l'aide par ici pour avancer.

D'avance merci pour votre aide.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import sys
import os
from numpy import*
import numpy as np
 
valmin=0.
valmax=100.
npoints=5
 
def matrice(i, j):
	return [[0 for q in range(0,j)] for p in range(0,i)]
 
 
A=matrice(npoints,3)
 
print A 
 
# Calcul de delta (increment)
delta=(valmax-valmin)/npoints
# cal
 
vec_indices=[]
for i in range(npoints):
	vec_indices.append(i*delta)
	print i
 
print vec_indices
 
print len(vec_indices), len(A)

[wiztricks]

Salut,

Je n'ai aucune idée sur comment procéder (je débute en Python), mes recherches sur internet sont restées infructueuses et ça fait 2 jours que je galère là-dessus alors je viens chercher de l'aide par ici pour avancer.

Si vous débutez en Python, pas facile de lire la documentation de numpy.
fabriquons un array 3x2 et un vecteur 2x1:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
>>> a
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])
>>> i = np.array([7, 8, 9])
>>> i
array([7, 8, 9])

Après, il faut trouver la syntaxe pour dire "la colonne" pour lui assigner "i":

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> a[:,1] = i
>>> a
array([[1, 7],
       [3, 8],
       [5, 9]])
>>>

- W

[mecaplus]

Bonjour,
Merci pour votre réponse. Suite à votre éclairage, j'arrive à quelque chose qui répond à l'objectif, sauf que ça ramène un autre petit souci qui n'en est peut être pas un.
Voilà comment j'ai procédé :
J'ai transformé ma matrice A(n,3) et mon vecteur I(n,1) en array à l'aide de numpy en écrivant :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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A=np.array(A)  # c'est la matrice A(n,3)
vec_indices=np.array(vec_indices) # c'est le vecteur I(n,1)

Le résultat est le suivant :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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vec_indices=[0. 20. 40. 60. 80.]
A=[[0 0 0]
     [0 0 0]
     [0 0 0]
     [0 0 0]
     [0 0 0]]

Ensuite en faisant :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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A[:,1]=vec_indices
# ça donne le resultat :
A=[[0 0 0]
     [0 20 0]
     [0 40 0]
     [0 60 0]
     [0 80 0]]

Après quelques transformations ou conversions successives, le résultat renvoyé est :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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A=((0 0 0),(0 20 0),(0 40 0),(0 60 0),(0 80 0))

qui correspond à quelque chose près au résultat attendu, à savoir :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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A=((0. 0. 0.),(0. 20. 0.),(0. 40. 0.),(0. 60. 0.),(0. 80. 0.))

Ce qui m'emmène à la question suivante :

Est-ce que les composantes de la matrice A sont bien devenues des nombres entiers ou c'est juste un affichage ?
Si oui, comment transformer ces valeurs entières en valeurs réelles ? J'ai essayé float(A) mais ça ne fonctionne pas

Voici la nouvelle version de mon code :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import sys
import os
from numpy import*
import numpy as np
#
valmin=0.
valmax=100.
npoints=5
#
def matrice(i, j):
	return [[0 for q in range(0,j)] for p in range(0,i)]
 
A=matrice(npoints,3)
#
# Calcul de delta (increment)
delta=(valmax-valmin)/npoints
# cal
 
vec_indices=[]
for i in range(npoints):
	vec_indices.append(i*delta)
 
print 'type du vecteur :', type(vec_indices)
print 'type de la matrice :', type(A)
 
# transformation A[] et de vec_indices[] en array a l aide de numpy 
# pour pouvoir effectuer des operations de numpy
vec_indices=np.array(vec_indices)
A=np.array(A)
 
# Affichage du resultats
print 'vec_indices=', vec_indices
print 'A=', A
 
# Remplacement de la deuxieme collonne de A par le vecteur vec_indices
A[:,1]=vec_indices
 
# Affichage du resultats 
print 'A=', A
print 'Type de la matrice A :', type(A)
 
# Convertir la array numpy en list python pour la matrice A
A=A.tolist()
 
# Convert list of lists to tuple of tuples 
A=tuple(tuple(i) for i in A)
# Affichage de A
print 'A=', A
# Affichage du type de A 
print 'type de la matrice A :', type(A)

[wiztricks]

Salut,

Ce qui m'emmène à la question suivante :

Est-ce que les composantes de la matrice A sont bien devenues des nombres entiers ou c'est juste un affichage ?
Si oui, comment transformer ces valeurs entières en valeurs réelles ? J'ai essayé float(A) mais ça ne fonctionne pas

Essayer un truc qui n'est à priori pas prévu pour ce que vous voulez faire n'est pas une bonne méthode.
D'abord, vous lisez la documentation sur les possibilités de convertion des types d'un array numpy, puis si vous ne comprenez pas ou n'arrivez pas à les mettre en œuvre les solutions proposées, vous pouvez alors venir exposer vos soucis ici.

- W

[mecaplus]

Bonjour et merci pour ta remarque pertinente. Cependant, j'ai cherché avant de venir exposer mes soucis ici. Si je viens ici c'est pour demander de l'aide aux personnes qui sont plus expérimentées que moi dans le domaine qui me pose des difficultés et qui veulent bien partager leur expérience. Quand on apprend à résoudre un problème, devant certaines difficultés, il n'est pas interdit d'essayer des choses qu'on connait déjà par ailleurs. Ceci est valable dans beaucoup de domaines si ce n'est dans tous les domaines. J'ai à ma disposition le livre "Apprenez à programmer en Python" de Vincent Le Goff, si avoir et/ou lire des bouquins était suffisant, personne ne fréquenterait les forums pour demander de l'aide.

J'ai trouvé, avec l'aide des forumistes, la solution qui renvoie le résultat souhaité, le code est donné ci-dessous pour d'autres personnes qui seraient dans le besoin ou pour des éventuelles optimisations.

Code :

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import numpy as np
valmin = 0.
valmax = 100.
npoints = 5 
A = np.zeros((npoints, 3))
# Calcul de delta (increment)
delta = (valmax-valmin) / npoints
vec_indices = np.arange(npoints) * delta
# Remplacement de la deuxieme colonne de A par le vecteur vec_indices
A[:, 1] = vec_indices
# Affichage du resultats
print 'A =', A
print 'Type de la matrice A :', type(A)
# Convertir la array numpy en list python pour la matrice A
A=A.tolist()
# Convert list of lists to tuple of tuples
A=tuple(tuple(i) for i in A)
# Affichage de A
print 'A=', A
# Affichage du type de A
print 'type de la matrice A :', type(A)