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Calcul scientifique Python Discussion :

Considération concrète des array


Sujet :

Calcul scientifique Python

Vue hybride

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  1. #1
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    Par défaut Considération concrète des array
    Bonjour,

    Je viens de débuter en NumPy, et j'ai besoin d'utiliser des tableaux. A priori, j'ai compris la syntaxe à utiliser pour multiplier les dimensions. Simplement, j'aimerais comprendre ce que peuvent représenter les tableaux "concrètement". Par exemple, ce code :
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    1
    2
    3
    4
     
    tableau = np.array([[[1, 2, 3], [7, 4, 19]],  [[456, 302, 23], [17, 78, 84]]])
    print(tableau)
    print(tableau.shape)
    renvoie :
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    1
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    5
    6
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    8
     
    [[[  1   2   3]
      [  7   4  19]]
     
     [[456 302  23]
      [ 17  78  84]]]
     
    (2, 2, 3)
    Or, il me semble pourtant que le tableau imprimé contient 2 lignes, 3 colonnes et 2 "faces" (couches en profondeur) et non pas 2 lignes, 2 colonnes et trois faces. Ainsi, d'où vient cette erreur et, surtout, comment puis-je voir dans le tableau imprimé ces dimensions ?

    Merci !

  2. #2
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    Salut,

    Citation Envoyé par Archerlite Voir le message
    Or, il me semble pourtant que le tableau imprimé contient 2 lignes, 3 colonnes et 2 "faces" (couches en profondeur) et non pas 2 lignes, 2 colonnes et trois faces. Ainsi, d'où vient cette erreur et, surtout, comment puis-je voir dans le tableau imprimé ces dimensions ?
    La liste: [[[1, 2, 3], [7, 4, 19]], [[456, 302, 23], [17, 78, 84]]]
    contient bien 2 listes contenant 2 listes contenant des listes à 3 éléments.

    numpy ne se trompe pas (sinon tous les programmeurs qui l'utilisent seraient bien embêtés).
    Et vous découvrez qu'entre "je veux" et "arriver à le coder", il y a une marche qui s'appelle apprentissage.

    - W
    Architectures post-modernes.
    Python sur DVP c'est aussi des FAQs, des cours et tutoriels

  3. #3
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    Bonjour,


    numpy ne se trompe pas (sinon tous les programmeurs qui l'utilisent seraient bien embêtés).
    Et vous découvrez qu'entre "je veux" et "arriver à le coder", il y a une marche qui s'appelle apprentissage.
    Bien sûr ! Je parlais de mon erreur, puisque je voulais un tableau en (2,3,2).
    Pour l'apprentissage... c'est pour ça que je suis là

    Du coup, les listes les plus externes forment les lignes, celles directement en-dessous les colonnes, et les éléments de ces dernières la profondeur ? Et j'imagine que c'est pareil pour toutes les dimensions : les éléments (ou coefficients, comme pour les matrices ?) donnent la taille de la dimension la plus élevée (ici la troisième) ?

    Je ne sais pas exactement si j'utilise le bon vocabulaire, il m'arrivait peu souvent de parler programmation jusqu'à maintenant. N'hésitez pas à me corriger.
    Merci.

  4. #4
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    Citation Envoyé par Archerlite Voir le message
    Bien sûr ! Je parlais de mon erreur, puisque je voulais un tableau en (2,3,2).
    Pour l'apprentissage... c'est pour ça que je suis là
    Heu? Vous avez lu les règles? Vous êtes supposé avoir un peu appris avant de poster.

    Citation Envoyé par Archerlite Voir le message
    Du coup, les listes les plus externes forment les lignes, celles directement en-dessous les colonnes, et les éléments de ces dernières la profondeur ? Et j'imagine que c'est pareil pour toutes les dimensions : les éléments (ou coefficients, comme pour les matrices ?) donnent la taille de la dimension la plus élevée (ici la troisième) ?
    Un peu mais assez pour lancer l'interpréteur Python et tester directement vos idées pour voir ce que çà donne. En profiter pour (re)lire la documentation de numpy qui parle de ce sujet là.

    Citation Envoyé par Archerlite Voir le message
    Je ne sais pas exactement si j'utilise le bon vocabulaire, il m'arrivait peu souvent de parler programmation jusqu'à maintenant.
    et acquérir le vocabulaire technique qui va avec.

    Ok la documentation est un peu ardue, c'est pour çà que nous mettons gracieusement à votre disposition nombre de tutos en français (pour numpy c'est ici. Mais normalement, après avoir potassé le tuto. vous devriez pouvoir vous lancer dans la lecture de la documentation.

    - W
    Architectures post-modernes.
    Python sur DVP c'est aussi des FAQs, des cours et tutoriels

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