Objet ndarray NumPy

La caractéristique la plus importante de NumPy est son objet tableau à N dimensions ndarray, qui est une collection de données de même type, avec l'indexation des éléments commençant à l'indice 0.

L'objet ndarray est un tableau multidimensionnel utilisé pour stocker des éléments de même type.

Chaque élément d'un ndarray occupe une zone de la même taille de stockage en mémoire.

Un ndarray se compose en interne de ce qui suit :

  • Un pointeur vers les données (un bloc de données en mémoire ou un fichier mappé en mémoire).

  • Un type de données ou dtype, décrivant la grille de valeurs de taille fixe dans le tableau.

  • Un tuple représentant la forme du tableau, un tuple représentant la taille de chaque dimension.

  • Un tuple de strides, dans lequel les entiers désignent le nombre d'octets qu'il faut « franchir » pour passer à l'élément suivant dans la dimension courante.

Structure interne de ndarray :

Les strides peuvent être négatifs, ce qui fait que le tableau recule en mémoire ; lors du slicing, obj[::-1]ouobj[:,::-1]c'est exactement le cas.

Pour créer un ndarray, il suffit d'appeler la fonction array de NumPy :

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

Description du paramètre :

Name Description
objet Tableau ou séquence imbriquée
dtype Type de données des éléments du tableau, optionnel
copy Indique si l'objet doit être copié, optionnel
order Le style de création du tableau : C pour l'ordre des lignes, F pour l'ordre des colonnes, A pour n'importe quelle direction (par défaut)
subok Par défaut, renvoie un tableau cohérent avec le type de la classe de base
ndmin Spécifie la dimension minimale du tableau généré

Exemple

Ensuite, les exemples suivants peuvent nous aider à mieux comprendre.

Exemple 1

import numpy as np a = np.array([1,2,3]) print (a)

Le résultat de sortie est le suivant :

[1 2 3]

Exemple 2

# Plus d'une dimension import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print (a)

Le résultat de sortie est le suivant :

[[1  2] 
 [3  4]]

Exemple 3

# Dimension minimale import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5], ndmin = 2) print (a)

La sortie est la suivante :

[[1 2 3 4 5]]

Exemple 4

# paramètre dtype import numpy as np a = np.array([1, 2, 3], dtype = complex) print (a)

Le résultat de sortie est le suivant :

[1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j]

L'objet ndarray est constitué d'un segment contigu unidimensionnel de mémoire informatique, combiné à un schéma d'indexation qui fait correspondre chaque élément à une position dans le bloc de mémoire. Le bloc de mémoire stocke les éléments dans l'ordre des lignes (style C) ou dans l'ordre des colonnes (style FORTRAN ou MatLab, c'est-à-dire le style F mentionné précédemment).

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