Création de tableaux NumPy : Guide complet

NumPy est une bibliothèque fondamentale de l’écosystème du calcul scientifique en Python. Sa force réside dans le ndarray (tableau n-dimensionnel), une structure de données très efficace permettant des calculs numériques rapides sur des ensembles de données volumineux. Ce tutoriel explore la création de divers tableaux NumPy, en se concentrant sur plusieurs types de tableaux fondamentaux.

Table des matières

1. Créer des tableaux de zéros
2. Créer des tableaux de uns
3. Créer des matrices identité et diagonales
4. Créer des tableaux triangulaires
5. Créer des tableaux avec une valeur de remplissage spécifiée
6. Créer des tableaux avec des valeurs aléatoires

Créer des tableaux de zéros

Générer des tableaux remplis de zéros est une tâche fréquente. La fonction zeros() de NumPy simplifie cela. Elle accepte la forme du tableau (un seul entier pour 1D ou un tuple pour les dimensions supérieures) et un argument dtype facultatif pour spécifier le type de données.

import numpy as np

# Tableau 1D de zéros
zeros_1d = np.zeros(5)
print("Tableau de zéros 1D :n", zeros_1d)

# Tableau 2D de zéros
zeros_2d = np.zeros((3, 4), dtype=int) # Type de données explicite pour plus de clarté
print("nTableau de zéros 2D :n", zeros_2d)

Créer des tableaux de uns

De même, ones() crée des tableaux initialisés avec des uns. Il utilise les mêmes arguments que zeros() : forme et type de données.

import numpy as np

# Tableau 1D de uns
ones_1d = np.ones(4, dtype=float) # La spécification explicite du type de données est une bonne pratique
print("Tableau de uns 1D :n", ones_1d)

# Tableau 2D de uns
ones_2d = np.ones((2, 3))
print("nTableau de uns 2D :n", ones_2d)

Créer des matrices identité et diagonales

La fonction eye() génère des tableaux avec des uns le long de la diagonale principale et des zéros ailleurs (une matrice identité pour les tableaux carrés). Un argument k facultatif permet de spécifier un décalage pour la diagonale.

import numpy as np

# Matrice identité 3x3
identity_matrix = np.eye(3)
print("Matrice identité :n", identity_matrix)

# Matrice 3x3 avec des uns sur la diagonale décalée de 1
offset_diagonal = np.eye(3, k=1)  # k=1 décale la diagonale d'une position vers la droite
print("nDiagonale décalée de 1 :n", offset_diagonal)

Créer des tableaux triangulaires

NumPy fournit triu() (triangulaire supérieure) et tril() (triangulaire inférieure) pour extraire ou créer des parties triangulaires de tableaux. Les éléments en dessous (triu) ou au-dessus (tril) de la diagonale principale deviennent zéro.

import numpy as np

array = np.array([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6],
                  [7, 8, 9]])

upper_triangular = np.triu(array)
print("Tableau triangulaire supérieur :n", upper_triangular)

lower_triangular = np.tril(array)
print("nTableau triangulaire inférieur :n", lower_triangular)

Créer des tableaux avec une valeur de remplissage spécifiée

La fonction full() vous permet de créer des tableaux remplis de n’importe quelle valeur spécifiée.

import numpy as np

filled_array = np.full((2,3), 7)
print(filled_array)

Créer des tableaux avec des valeurs aléatoires

Le module random de NumPy fournit des fonctions pour créer des tableaux avec des nombres aléatoires provenant de diverses distributions. Par exemple, rand() crée un tableau de nombres flottants aléatoires compris entre 0 et 1.

import numpy as np

random_array = np.random.rand(3, 2)
print(random_array)

Ce tutoriel couvre les techniques fondamentales de création de tableaux NumPy. La maîtrise de celles-ci est essentielle pour une manipulation et une analyse efficaces des données en calcul scientifique et en science des données.