Intermédiaire

NumPy Avancé : Indexing & Broadcasting

Allons plus loin avec NumPy en explorant l'indexation avancée, le slicing et le concept de Broadcasting.

Broadcasting

Le broadcasting permet à NumPy de travailler avec des tableaux de formes différentes lors d'opérations arithmétiques. Par exemple, ajouter un scalaire à un tableau.

📚 Documentation Officielle

Exemples de Code

Indexing & Slicing

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

print(arr[0, 1])  # 2 (Ligne 0, Col 1)
print(arr[:, 1])  # [2, 5, 8] (Toutes les lignes, Col 1)
print(arr[0:2, :]) # Deux premières lignes

Broadcasting

A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([10, 20])

# B est 'étendu' pour correspondre à la forme de A
print(A + B)
# [[11, 22],
#  [13, 24]]

💪 À vous de jouer !

  • Créez une matrice 5x5 avec des valeurs allant de 0 à 24.
  • Extrayez le sous-tableau central 3x3.
  • Utilisez le broadcasting pour ajouter 100 à la première colonne uniquement.
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