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Python Discussion :

Convertir des vecteurs en matrices


Sujet :

Python

Vue hybride

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  1. #1
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    Par défaut Convertir des vecteurs en matrices
    Bonjour,
    Grâce à Python, j'arrive à obtenir un tableau avec des vecteurs sous la forme.

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    .....
    Je souhaite créer une matrice pour chaque colonne.
    Les données sont classées en fonction de B puis en fonction de A
    Je souhaite créer des matrices de dimension 6 x 8, par exemple pour A et B, j'aimerai obtenir des matrices comme ça...
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    A=[[ 1,  3,  5,  6,  8, 9],
        [ 1,  3,  5,  6,  8, 9],
        [ 1,  3,  5,  6,  8, 9],
        [ 1,  3,  5,  6,  8, 9],
        [ 1,  3,  5,  6,  8, 9],
        [ 1,  3,  5,  6,  8, 9],
        [ 1,  3,  5,  6,  8, 9],
        [ 1,  3,  5,  6,  8, 9]]
     
    B=[[ 1,  1,  1,  1,  1, 1],
        [ 2,  2,  2,  2,  2, 2],
        [ 3,  3,  3,  3,  3, 3],
        [ 4,  4,  4,  4,  4, 4],
        [ 5,  5,  5,  5,  5, 5],
        [ 6,  6,  6,  6,  6, 6],
        [ 7,  7,  7,  7,  7, 7],
        [ 8,  8,  8,  8,  8, 8]]
    Rq: je suis débutant sur python, et je vous remercie d'avance pour votre aide

  2. #2
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    Par défaut
    En clair, cela revient à découper une liste en plusieurs sous-listes*? J’ai deux fonctions qui font ça*:

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    def grouper(iterable, n, fillvalue=None):
        """
        Return an iterator of n-length chunks of iterable.
     
        >>> grouper('ABCDEFG', 3, 'x')
        ABC DEF Gxx
        """
        import itertools
        args = [iter(iterable)] * n
        return itertools.zip_longest(fillvalue=fillvalue, *args)
     
     
    def grouper2(lst, n, gap=0):
        """
        Return an iterator of n-length chunks of iterable.
     
        >>> grouper2('ABCDEFG', 3, 1)
        ABC EFG
     
        Compared to grouper, it has no fillvalue (thus returning a truncated
        last element), and lst must be subscriptable (i.e. not an iterator).
        But you can get groups of n elements separated (spaced) by gap elements.
        Also, it is quicker than grouper, except for small n (tipically <10).
     
        Note: you can use negative gap (not below -n+1, though) to get "crossing"
        groups:
        >>> grouper('ABCDEFGHI', 5, -3)
        ABCDE CDEFG EFGHI
        """
        return (lst[i:i + n] for i in range(0, len(lst), n + gap))
    Exemple d’utilisation de grouper2*:

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    A = [1,  3,  5,  6,  8, 9;
         1,  3,  5,  6,  8, 9,
         1,  3,  5,  6,  8, 9,
         1,  3,  5,  6,  8, 9,
         1,  3,  5,  6,  8, 9,
         1,  3,  5,  6,  8, 9,
         1,  3,  5,  6,  8, 9,
         1,  3,  5,  6,  8, 9]
     
    B = [1,  1,  1,  1,  1, 1,
         2,  2,  2,  2,  2, 2,
         3,  3,  3,  3,  3, 3,
         4,  4,  4,  4,  4, 4,
         5,  5,  5,  5,  5, 5,
         6,  6,  6,  6,  6, 6,
         7,  7,  7,  7,  7, 7,
         8,  8,  8,  8,  8, 8]
     
    A = [list(row) for row in grouper2(A, 6)]
    B = [list(row) for row in grouper2(B, 6)]

  3. #3
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    Par défaut prob float
    Bonjour,
    Merci pour ta réponse,
    En effet, j'ai essayé ta solution par contre j'ai un message d'erreur de type : TypeError: object of type 'float' has no len()

    Voici ce que j'ai fait :
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    for j in range(len(resu4)):	
    		X=resultat[j][1]
    		Y=resultat[j][2]
     
    def grouper2(lst, n, gap=0):
     
        return (lst[i:i + n] for i in range(0, len(lst), n + gap))
     
    X =[list(row) for row in grouper2(X, 6)]
    Si non j'avais une autre solution

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    nbpy=8
    nbpx=6
    def ConvertVectorToMatrix(V,nbpx,nbpy):
        MatV = numpy.zeros((nbpy,nbpx))
        offx=0
        offy=0
        for i in range(len(resu4)):
            MatV[offy,offx]=V[i]
            offy+=1
            if offy==nbpy:
                offy=0
                offx+=1
        return MatV	
     
    if __name__ == "__main__":
    	X
    	Y
    	matx=ConvertVectorToMatrix(X,nbpx,nbpy)
    	maty=ConvertVectorToMatrix(Y,nbpx,nbpy)
     
            print matx
    Par contre, j'ai le message d'erreur suivent TypeError: 'float' object is unsubscriptable

    Je ne sais pas trop comment faire ...

  4. #4
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    Par défaut
    M’est avis que resultat[j][1] est un float, pas une liste…

    Quand tu fais…

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    for j in range(len(resu4)):	
        X=resultat[j][1]
        Y=resultat[j][2]
    … tu écrase X et Y à chaque itération… Tu voudrais pas plutôt faire quelque chose comme*:

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    X = []
    Y = []
    for r in resultat:
        X.append(r[1])
        Y.append(r[2])
    Sinon, donne une idée d’à quoi ressemblent resultat et resu4…

  5. #5
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    Par défaut réponse
    Merci pour votre réponse...
    En fait resu4 et result c les memes données que je stocke dans différents fichiers .txt
    Voici la forme d'un fichier
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    60.5642 28.1937 7.27269e-06 -0.000859847 1.75 1.79975 0.0 0.104577 1.79975 1.75 1.90433 -2.05091e-06 8.39868e-06 -2.72047e-06 4.52799e-07
    63.3487 28.1937 1.67205e-06 -0.000858996 1.69378 1.75537 0.0 0.130695 1.75537 1.69378 1.88606 -1.88042e-06 8.16729e-06 -2.69437e-06 1.77143e-07
    66.1333 28.1937 -3.63411e-06 -0.000859011 1.69104 1.75458 0.0 0.135363 1.75458 1.69104 1.88994 -1.85713e-06 8.15694e-06 -2.69992e-06 -1.7406e-07
    68.9178 28.1937 -9.18047e-06 -0.000859867 1.74321 1.79362 0.0 0.106084 1.79362 1.74321 1.89971 -2.03505e-06 8.36742e-06 -2.71387e-06 -4.50665e-07
    71.7024 28.1937 -1.5447e-05 -0.000860912 1.84705 1.87221 -0.00398635 0.0480358 1.86822 1.84705 1.91227 -2.43161e-06 8.80585e-06 -2.73182e-06 -4.59417e-07
    57.7796 39.3319 1.72442e-05 -0.000763876 1.81672 1.82156 -0.00383129 0.00583629 1.81773 1.81672 1.81973 -2.58717e-06 8.65294e-06 -2.59962e-06 1.41867e-08
    60.5642 39.3319 9.97492e-06 -0.000764361 1.81181 1.81022 -0.000126674 -0.00371738 1.81009 1.81181 1.80625 -2.60433e-06 8.62517e-06 -2.58036e-06 -2.38352e-09
    63.3487 39.3319 2.7404e-06 -0.000764631 1.80329 1.8009 0.000459232 -0.00504506 1.80136 1.80329 1.79678 -2.59534e-06 8.58459e-06 -2.56682e-06 7.53179e-10
    66.1333 39.3319 -4.47885e-06 -0.000764655 1.80329 1.80066 0.000501765 -0.005514 1.80116 1.80329 1.79615 -2.59708e-06 8.58424e-06 -2.56593e-06 -4.63668e-10
    68.9178 39.3319 -1.17231e-05 -0.000764434 1.81145 1.80976 -0.000295884 -0.00412594 1.80946 1.81145 1.80504 -2.60617e-06 8.62296e-06 -2.57863e-06 3.3534e-09
    71.7024 39.3319 -1.89929e-05 -0.000763977 1.81634 1.82104 -0.00377108 0.00562697 1.81727 1.81634 1.81913 -2.58724e-06 8.651e-06 -2.59876e-06 -1.16821e-08
    57.7796 50.4701 1.74445e-05 -0.000667683 1.8159 1.81719 -0.00253477 5.15518e-05 1.81465 1.8159 1.81217 -2.6042e-06 8.64476e-06 -2.58881e-06 -4.68793e-09
    60.5642 50.4701 1.01869e-05 -0.00066771 1.82124 1.82287 -0.00325108 5.9104e-06 1.81962 1.82124 1.81637 -2.61493e-06 8.6695e-06 -2.59482e-06 -3.06206e-09
    63.3487 50.4701 2.88163e-06 -0.000667762 1.82406 1.82632 -0.00482642 -0.000300525 1.8215 1.82406 1.81637 -2.62656e-06 8.68112e-06 -2.59481e-06 -2.55529e-09
    66.1333 50.4701 -4.44069e-06 -0.000667785 1.82403 1.82631 -0.00479373 -0.000236574 1.82151 1.82403 1.81648 -2.62612e-06 8.68105e-06 -2.59497e-06 2.5161e-09
    68.9178 50.4701 -1.17435e-05 -0.000667779 1.82119 1.82274 -0.00310162 1.41505e-05 1.81964 1.82119 1.81655 -2.61422e-06 8.6694e-06 -2.59508e-06 2.5715e-09
    71.7024 50.4701 -1.89996e-05 -0.000667805 1.81577 1.81694 -0.00229406 4.62364e-05 1.81465 1.81577 1.8124 -2.60308e-06 8.64441e-06 -2.58914e-06 3.5924e-09
    57.7796 61.6083 1.73923e-05 -0.000571224 1.81873 1.819 -0.000275789 0.000275348 1.81873 1.81873 1.81872 -2.59818e-06 8.6606e-06 -2.59818e-06 -1.46308e-09
    60.5642 61.6083 1.01566e-05 -0.000571236 1.81859 1.81859 6.95651e-05 7.78202e-05 1.81866 1.81859 1.81881 -2.59738e-06 8.66007e-06 -2.5983e-06 -4.20263e-10
    63.3487 61.6083 2.92718e-06 -0.000571247 1.81864 1.81848 0.000421818 9.81764e-05 1.8189 1.81864 1.81942 -2.59596e-06 8.6607e-06 -2.59917e-06 -2.39153e-11
    66.1333 61.6083 -4.30062e-06 -0.000571272 1.81859 1.81843 0.000423324 9.40969e-05 1.81885 1.81859 1.81937 -2.5959e-06 8.66046e-06 -2.5991e-06 -4.72829e-10
    68.9178 61.6083 -1.15297e-05 -0.000571311 1.81843 1.81844 6.31345e-05 7.0836e-05 1.8185 1.81843 1.81864 -2.59722e-06 8.65934e-06 -2.59805e-06 2.543e-10
    71.7024 61.6083 -1.87649e-05 -0.000571347 1.81859 1.8189 -0.000310828 0.000318884 1.81859 1.81859 1.8186 -2.59795e-06 8.65996e-06 -2.598e-06 1.25818e-09
    57.7796 72.7464 1.74973e-05 -0.000474758 1.81879 1.81907 -0.000290121 0.00027418 1.81878 1.81879 1.81877 -2.59834e-06 8.66089e-06 -2.59824e-06 8.29782e-10
    60.5642 72.7464 1.02599e-05 -0.000474795 1.81855 1.8186 -8.52157e-05 1.01018e-05 1.81851 1.81855 1.81844 -2.59823e-06 8.65969e-06 -2.59777e-06 -6.07833e-11
    63.3487 72.7464 3.02742e-06 -0.000474833 1.81852 1.81841 0.000225212 -7.88185e-06 1.81863 1.81852 1.81885 -2.59701e-06 8.65985e-06 -2.59836e-06 -4.0402e-10
    66.1333 72.7464 -4.2032e-06 -0.000474861 1.81848 1.81838 0.000201991 -5.68508e-06 1.81858 1.81848 1.81877 -2.59703e-06 8.65961e-06 -2.59825e-06 -1.38541e-10
    68.9178 72.7464 -1.14358e-05 -0.00047488 1.81842 1.81843 -4.24544e-05 -1.04121e-05 1.81839 1.81842 1.81834 -2.59795e-06 8.65907e-06 -2.59762e-06 -5.51512e-10
    71.7024 72.7464 -1.86715e-05 -0.0004749 1.81839 1.81872 -0.000256893 0.000411342 1.81847 1.81839 1.81862 -2.59707e-06 8.65914e-06 -2.59803e-06 -1.06844e-09
    57.7796 83.8846 1.77023e-05 -0.000378304 1.81711 1.8176 -0.000906586 6.91465e-05 1.81669 1.81711 1.81585 -2.59927e-06 8.65211e-06 -2.59408e-06 4.71404e-09
    60.5642 83.8846 1.04566e-05 -0.000378329 1.82059 1.82153 -0.001871 0.0 1.81966 1.82059 1.81779 -2.60843e-06 8.66772e-06 -2.59684e-06 3.473e-09
    63.3487 83.8846 3.1756e-06 -0.000378337 1.82264 1.82426 -0.0033003 -5.26228e-05 1.82096 1.82264 1.81761 -2.61734e-06 8.67604e-06 -2.59658e-06 2.51659e-09
    66.1333 83.8846 -4.11974e-06 -0.000378368 1.82264 1.82425 -0.00328441 -5.44106e-05 1.82097 1.82264 1.81763 -2.61729e-06 8.67606e-06 -2.59662e-06 -1.57688e-09
    68.9178 83.8846 -1.14004e-05 -0.000378419 1.82058 1.82162 -0.00208815 0.0 1.81954 1.82058 1.81745 -2.60929e-06 8.66745e-06 -2.59635e-06 -2.97275e-09
    71.7024 83.8846 -1.86512e-05 -0.000378458 1.81669 1.81777 -0.0020576 0.000105262 1.81571 1.81669 1.81376 -2.60317e-06 8.64902e-06 -2.59108e-06 -6.91881e-09
    57.7796 95.0228 1.78179e-05 -0.000282017 1.81616 1.81859 -0.00215914 0.00268031 1.81644 1.81616 1.81696 -2.59233e-06 8.64885e-06 -2.59565e-06 -9.21267e-09
    60.5642 95.0228 1.05464e-05 -0.00028171 1.8141 1.81288 -0.000661528 -0.00335072 1.81222 1.8141 1.8082 -2.60801e-06 8.63536e-06 -2.58315e-06 2.53264e-09
    63.3487 95.0228 3.29361e-06 -0.000281563 1.80919 1.80694 0.000300274 -0.00458576 1.80724 1.80919 1.80295 -2.60222e-06 8.61206e-06 -2.57565e-06 4.26555e-10
    66.1333 95.0228 -3.94571e-06 -0.00028159 1.80955 1.80736 0.000147898 -0.00463383 1.80751 1.80955 1.80302 -2.60357e-06 8.61364e-06 -2.57574e-06 3.93066e-10
    68.9178 95.0228 -1.1206e-05 -0.000281801 1.81498 1.8139 -0.000744305 -0.00313066 1.81316 1.81498 1.80928 -2.6087e-06 8.63964e-06 -2.58469e-06 -6.7829e-10
    71.7024 95.0228 -1.84739e-05 -0.000282153 1.81713 1.82016 -0.00252937 0.00350769 1.81763 1.81713 1.8186 -2.59185e-06 8.65386e-06 -2.59801e-06 1.25577e-08
    57.7796 106.161 1.52608e-05 -0.000185337 1.84027 1.85982 -0.0011327 0.0388417 1.85868 1.84027 1.89639 -2.46354e-06 8.78485e-06 -2.70913e-06 -3.06256e-07
    60.5642 106.161 8.75357e-06 -0.000185965 1.77226 1.81004 0.0 0.0781741 1.81004 1.77226 1.88821 -2.20272e-06 8.49676e-06 -2.69744e-06 -3.15276e-07
    63.3487 106.161 2.71816e-06 -0.000186491 1.73149 1.77756 0.0 0.0960958 1.77756 1.73149 1.87365 -2.07953e-06 8.32503e-06 -2.67665e-06 -1.19505e-07
    66.1333 106.161 -3.1504e-06 -0.000186487 1.7304 1.77674 0.0 0.0967386 1.77674 1.7304 1.87348 -2.07538e-06 8.3203e-06 -2.67639e-06 1.18733e-07
    68.9178 106.161 -9.17884e-06 -0.000185959 1.77205 1.81072 0.0 0.0802014 1.81072 1.77205 1.89092 -2.19382e-06 8.49688e-06 -2.70131e-06 3.16644e-07
    71.7024 106.161 -1.57089e-05 -0.000185463 1.84029 1.85923 -0.000958018 0.0377517 1.85827 1.84029 1.89506 -2.46766e-06 8.78454e-06 -2.70723e-06 2.99217e-07

  6. #6
    Membre Expert

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    Mai 2008
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    Messages : 662
    Par défaut
    Ce n’est toujours pas d’une clarté lumineuse, mais mettons que tu aies une liste result sous cette forme*:

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    result = [57.7796, 28.1937, 1.35594e-05, -0.000860817, 1.84925, 1.87516,
              -0.00437339, 0.0492321, 1.87079, 1.84925, 1.91565, -2.43128e-06,
              8.81677e-06, -2.73664e-06, 4.6352e-07, 60.5642, 28.1937, 7.27269e-06,
              -0.000859847, 1.75, 1.79975, 0.0, 0.104577, 1.79975,
              1.75, 1.90433, -2.05091e-06, 8.39868e-06, -2.72047e-06, 4.52799e-07,
              etc.]
    Dans ce cas, il suffit de faire*:

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    X = [list(row) for row in grouper2(result, 6)]
    À noter que si tu tiens absolument à récupérer une liste de liste, c’est probablement plus simple de modifier carrément grouper2() comme ceci*:

    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
    def grouper2(lst, n, gap=0):
        """
        Return an iterator of n-length chunks of iterable.
     
        >>> grouper2('ABCDEFG', 3, 1)
        ABC EFG
     
        Compared to grouper, it has no fillvalue (thus returning a truncated
        last element), and lst must be subscriptable (i.e. not an iterator).
        But you can get groups of n elements separated (spaced) by gap elements.
        Also, it is quicker than grouper, except for small n (tipically <10).
     
        Note: you can use negative gap (not below -n+1, though) to get "crossing"
        groups:
        >>> grouper('ABCDEFGHI', 5, -3)
        ABCDE CDEFG EFGHI
        """
        return [list(lst[i:i + n]) for i in range(0, len(lst), n + gap)]
     
    X = grouper2(result, 6)

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