Comment définir l’axe des lignes et des colonnes dans NumPy ?

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Dans cet article, nous allons voir comment définir l’axe des lignes et des colonnes dans NumPy.

Fonctions utilisées

  • np.array(objet): pour créer un tableau NumPy, l’objet est le paramètre qui contient le tableau
  • np.reshape (lignes, colonnes): pour remodeler le tableau dans le nombre spécifié de lignes et de colonnes. Ici, dans les exemples ci-dessous, nous avons donné -1 à la place des lignes pour permettre à numpy de comprendre s’il y a 3 colonnes dans chaque ligne.
  • np.sum(axe): pour calculer la somme ou l’addition des éléments. Ici, nous avons mentionné l’axe pour effectuer l’opération par tableau, par ligne ou par colonne selon les besoins.

Exemple 1 : Définir l’axe pour le calcul par tableau

Dans cet exemple, nous allons remodeler le tableau NumPy en lignes de 3 colonnes chacune, c’est-à-dire nparray.reshape(-1, 3) pour le rendre bidimensionnel. Ensuite, nous effectuerons l’opération de somme des éléments du tableau par tableau, c’est-à-dire dans l’ordre normal, du premier au dernier élément du tableau NumPy. Nous définissons spécifiquement l’axe = Aucun pour déclencher l’opération normale de tableau.

Code:

Python3

import numpy as np

nparray = np.tableau([[1, 2, 3], [11, 22, 33],

                    [4, 5, 6], [8, 9, 10],

                    [20, 30, 40]])

 

nparray = nparray.reshape(-1, 3)

print(nparray)

 

output = nparray.sum(axis=None)

print("\n\nSum array-wise: ", output)

Production :

[[ 1  2  3]
 [11 22 33]
 [ 4  5  6]
 [ 8  9 10]
 [20 30 40]]


Sum array-wise:  204

Exemple 2 : Définir l’axe pour le calcul par colonne

Dans cet exemple, nous allons remodeler le tableau numpy en lignes de 3 colonnes chacune. Effectuez ensuite l’opération de somme des éléments du tableau à l’aide de la fonction sum() par colonne. Nous définissons spécifiquement l’axe = 0 pour déclencher l’opération normale de tableau.

Code:

Python3

import numpy as np

 

 

nparray = np.tableau([[1, 2, 3], [11, 22, 33],

                    [4, 5, 6], [8, 9, 10],

                    [20, 30, 40]])

nparray = nparray.reshape(-1, 3)

print(nparray)

 

output = nparray.sum(axis = 0)

print("\n\nSum column-wise: ", output)

Production :

[[ 1  2  3]
 [11 22 33]
 [ 4  5  6]
 [ 8  9 10]
 [20 30 40]]


Sum column-wise:  [44 68 92]

Exemple 3 : Définir l’axe pour le calcul par ligne

Nous définirons spécifiquement l’axe = 1 pour déclencher le calcul normal par ligne.

Code:

Python3

import numpy as np

nparray = np.tableau([[1, 2, 3], [11, 22, 33],

                    [4, 5, 6], [8, 9, 10],

                    [20, 30, 40]])

 

nparray = nparray.reshape(-1, 3)

print(nparray)

 

output = nparray.sum(axis = 1)

print("\n\nSum row-wise: ", output)

Production :

[[ 1  2  3]
 [11 22 33]
 [ 4  5  6]
 [ 8  9 10]
 [20 30 40]]


Sum row-wise:  [ 6 66 15 27 90]

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