module td_1a.numpys#
Short summary#
module ensae_teaching_cs.td_1a.numpys
Quelques constructions classiques pour éviter de recoder des variantes d’algorithmes. classiques.
Functions#
function |
truncated documentation |
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Convertit une matrice numpy en liste. |
Documentation#
Quelques constructions classiques pour éviter de recoder des variantes d’algorithmes. classiques.
- ensae_teaching_cs.td_1a.numpys.numpy_matrix2list(mat)#
Convertit une matrice numpy en liste.
- Paramètres:
mat – matrix
- Renvoie:
liste de listes
opérations avec numpy.matrix
Voici quelques écritures classiques avec le module numpy.
import numpy as np mat = np.matrix ( [[1,2],[3,4]] ) # crée une matrice 2*2 s = mat.shape # égale à (nombre de lignes, nombre de colonnes) l = mat [0,:] # retourne la première ligne c = mat [:,0] # retourne la première colonne iv = mat.I # inverse la matrice mat [:,0] = mat [:,1] # la première ligne est égale à la seconde o = np.ones ( (10,10) ) # crée un matrice de 1 10x10 d = np.diag (mat) # extrait la diagonale d'une matrice dd = np.matrix (d) # transforme d en matrice t = mat.transpose () # obtient la transposée e = mat [0,0] # obtient de première élément k = mat * mat # produit matriciel k = mat @ mat # produit matriciel à partir de Python 3.5 m = mat * 4 # multiplie la matrice par 4 mx = np.max (mat [0,:]) # obtient le maximum de la première ligne s = np.sum (mat [0,:]) # somme de la première ligne mat = np.diagflat(np.ones((1,4))) print(mat) # matrice diagonale t = mat == 0 print(t) # matrice de booléens mat [ mat == 0 ] = 4 print(mat) # ... print(iv) # ...