Discussion :

[damijoo]

Bonjour,

Je ne trouve pas de solutions à mon soucis. Je dois mal chercher sur le net je pense. Voici ma problématique.

Je veux partir de cette liste, qui sera mes entrés, potentiellement , elle peut etre extensible en terme de col:


Ce que je désire réaliser :
Problématique 1:
1. Je lis ma matrice d'inputs en col
2. a cette matrice je désire à l'aide d'une boucle for ajouter X col.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],dtype=object)
B= np.array([[4], [4], [4]])
add = []
for row in range(4):
    add = np.append(A,B,axis=1)
print(add)

=> ici mon problème est que cela ajoute q'une seule col meme si je fais varier mon rage à 200

Problématique 2
1. Je lis ma matrice d'inputs en col
2. J'utilise [:X] comme input d'une fonction. Ex : 1,4,7 ensuite 2,5,8 etc...
3. Cette fonction par ex (juste pour l'exemple) me "return" col+1, donc 3 arguments
4.Ces arguments je les recupère et je les insères dans une matrice en colonne
5.Ainsi de suite

Merci pour votre aide.

[Invité]

Bonjour,

Les solutions ne manquent pas pourtant sur le net :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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array = np.array([[1, 2, 3, 4],
       [4, 3, 2, 1]])

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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np.insert(array, 4, values=[5,0], axis=1)
array([[1, 2, 3, 4, 5],
       [4, 3, 2, 1, 0]])

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

np.append(array, [[5],[0]], axis=1)

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

np.hstack((array, [[5],[0]]))

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

np.concatenate((array, [[5],[0]]), axis=1)

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

np.column_stack([array, [[5],[0]]])

[damijoo]

Merci pour le retour,
J'ai du mal m'exprimé, sorry
En statique j'y arrive, par cotre pas en dynamique.
C'est à dire, étape par étapes.

Ce que je désire réaliser.

sur la base de cet imputje pars de cette input:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

loop 1.
ma matrice doit etre
[[1], [4], [7]]


loop 2
[[1, 2], [4, 5], [7, 8]]

loop 3
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]



Sur ce sujet avec mon code, cela plante

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
 
add = []
for col in range(3):
 
    B = A[:, col]
    add=np.append(A, B, axis=1)
 
print(add)

Ensuite, afin de comprendre mieux la mécanique car c'est le but, je cherchais aussi à ajouter X col à une matrice
avec mon code

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
B= np.array([[4], [4], [4]])
add = []
for col in range(5):
 
 
    add=np.append(A, B, axis=1)
 
print(add)
 
 
Dans tous les cas j'ai (peut importe mon range)
 
[[1 2 3 4]
 [4 5 6 4]
 [7 8 9 4]]
 
lors que je voudrais 
 
[[1 2 3 4 4 ....]
 [4 5 6 4 4 ....]
 [7 8 9 4 4 ....]]

Bonjour,

Les solutions ne manquent pas pourtant sur le net :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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array = np.array([[1, 2, 3, 4],
       [4, 3, 2, 1]])

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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np.insert(array, 4, values=[5,0], axis=1)
array([[1, 2, 3, 4, 5],
       [4, 3, 2, 1, 0]])

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

np.append(array, [[5],[0]], axis=1)

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

np.hstack((array, [[5],[0]]))

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

np.concatenate((array, [[5],[0]]), axis=1)

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

np.column_stack([array, [[5],[0]]])

[umfred]

que dit la doc de la fonction np.append(arr,values,axes) ? ajoute à une copie des valeurs du tableau arr, les valeurs values selon l'axe dans une copie de arr.

donc add=np.array(A,B,axes=1) va toujours faire la faire la même chose rajouter aux valeurs de A, les valeurs de B et mettre le résultat dans add; peut-importe le nombre de boucle, tant A et B seront les mêmes.
Donc add doit être une copie de A et utiliser add comme tableau de valeurs de référence

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import numpy as np
import copy
 
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
 
add=copy.deepcopy(A)
 
for col in range(3):
     B=np.vstack(A[:,col])
     add=np.append(add, B, axis=1)
 
print(add)

[Invité]

Numpy n'est pas nécessaire pour ça :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> import numpy as np
>>> array = [[1], [4], [7]]
>>> for _ in range(9):
...     for row in array:
...         row.append(row[-1]+1)
... 
...         
>>> np.array(array)
array([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10],
       [ 4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13],
       [ 7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]])

Ou encore:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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for row in array:
    row.extend([row[-1]+x for x in range(1,10)])

[damijoo]

merci

que dit la doc de la fonction np.append(arr,values,axes) ? ajoute à une copie des valeurs du tableau arr, les valeurs values selon l'axe dans une copie de arr.

donc add=np.array(A,B,axes=1) va toujours faire la faire la même chose rajouter aux valeurs de A, les valeurs de B et mettre le résultat dans add; peut-importe le nombre de boucle, tant A et B seront les mêmes.
Donc add doit être une copie de A et utiliser add comme tableau de valeurs de référence

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import numpy as np
import copy
 
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
 
add=copy.deepcopy(A)
 
for col in range(3):
     B=np.vstack(A[:,col])
     add=np.append(add, B, axis=1)
 
print(add)

[damijoo]

merci

Numpy n'est pas nécessaire pour ça :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> import numpy as np
>>> array = [[1], [4], [7]]
>>> for _ in range(9):
...     for row in array:
...         row.append(row[-1]+1)
... 
...         
>>> np.array(array)
array([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10],
       [ 4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13],
       [ 7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]])

Ou encore:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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for row in array:
    row.extend([row[-1]+x for x in range(1,10)])