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Exercice

Pratique avec les tableaux NumPy

Exerçons-nous à découper (slicing) des tableaux numpy et à utiliser le concept de diffusion (broadcasting) de NumPy. Rappelez-vous que la diffusion correspond à la capacité d'un tableau numpy de vectoriser des opérations, de sorte qu'elles s'appliquent à tous les éléments d'un objet en une seule fois.

Un tableau numpy bidimensionnel a été chargé dans votre session (appelé nums) et imprimé dans la console pour vous faciliter la tâche. numpy a été importé dans votre session sous le nom np.

Instructions 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Affichez la deuxième rangée de nums.
  • Affichez les éléments de nums qui sont supérieurs à six.
  • Créez nums_dbl qui double chaque nombre de nums.
  • Remplacez la troisième colonne de nums par une nouvelle colonne qui ajoute 1 à chaque élément de la colonne d'origine.