Tableaux Python

Principes fondamentaux d'un tableau

NumPy est le package fondamental pour le calcul numérique en Python. Il offre un objet tableau puissant et une suite de fonctions permettant de travailler efficacement avec ces tableaux. Les avantages de Numpy sont les suivants :

• Multidimensionnel : Prend en charge plus que les tableaux unidimensionnels.

• Fonctionnalités performantes : Comprend une vaste bibliothèque de fonctions mathématiques et statistiques.

• Vectorisation : Permet d'effectuer des opérations sur des tableaux entiers sans avoir besoin de boucles explicites, ce qui améliore les performances.

• Intégration : Fonctionne parfaitement avec d'autres bibliothèques scientifiques telles que SciPy, Pandas et Matplotlib.

Commençons par créer un tableau à l'aide de Numpy. Veuillez d'abord importer NumPy, puis utiliser la fonction array() pour créer un tableau. La fonction array() reçoit une liste en entrée.

import numpy

my_array = numpy.array([0, 1, 2, 3, 4])
print(my_array)

# Expected output: [0 1 2 3 4]

Le type de my_array est un numpy.ndarray.

import numpy

my_array = numpy.array([0, 1, 2, 3, 4])
print(type(my_array))

# Expected output: <class 'numpy.ndarray'>

Exemples de tableaux

Exemple de création d'un tableau

Dans l'exemple ci-dessous, vous allez convertir une liste en tableau à l'aide de la fonction array() de NumPy. Vous allez créer une liste a_list composée d'entiers. Ensuite, à l'aide de la fonction array(), veuillez convertir le résultat en tableau.

import numpy as np

a_list = [1, 2, 3, 4]
print(a_list)

# Expected output: [1, 2, 3, 4]

import numpy as np

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

# Expected output: [1 2 3 4]

Exemple d'opération sur un tableau

Dans l'exemple ci-dessous, vous additionnez deux tableaux numpy. Le résultat est une somme élément par élément des deux tableaux.

import numpy as np

array_A = np.array([1, 2, 3])
array_B = np.array([4, 5, 6])

print(array_A + array_B)

# Expected output: [5 7 9]

Exemple d'indexation d'un tableau

Vous pouvez sélectionner un élément spécifique d'un tableau à l'aide de la notation d'indexation.

import numpy as np

months_array = np.array(['Jan', 'Feb', 'March', 'Apr', 'May'])
print(months_array[3])

# Expected output: Apr

Vous pouvez également découper une série d'éléments en utilisant la notation de découpage spécifiant une série d'indices.

import numpy as np

months_array = np.array(['Jan', 'Feb', 'March', 'Apr', 'May'])
print(months_array[2:5])

# Expected output: ['March', 'Apr', 'May']

Exemple interactif d'une liste vers un tableau

Dans l'exemple ci-dessous, vous allez importer numpy en utilisant l'alias np. Veuillez créer les tableaux prices_array et earnings_array à partir des listes prices et earnings, respectivement. Enfin, veuillez imprimer les deux tableaux.

import numpy as np

# Lists
prices = [170.12, 93.29, 55.28, 145.30, 171.81, 59.50, 100.50]
earnings = [9.2, 5.31, 2.41, 5.91, 15.42, 2.51, 6.79]

# NumPy arrays
prices_array = np.array(prices)
earnings_array = np.array(earnings)

# Print the arrays
print(prices_array)
print(earnings_array)

# Expected output:
# [170.12  93.29  55.28 145.3  171.81  59.5  100.5 ]
# [ 9.2   5.31  2.41  5.91 15.42  2.51  6.79]

Veuillez l'essayer par vous-même.

Pour en savoir plus sur les tableaux NumPy en Python, veuillez consulter cette vidéo tirée de notre cours Introduction à Python pour la finance.

Ce contenu est extrait du cours Introduction à Python pour la finance de DataCamp, dispensé par Adina Howe.

Nous vous invitons à consulter notre tutoriel sur les tableaux Python Numpy.