Exercices avec les tableaux NumPy
Exerçons-nous à la découpe des tableaux numpy et à l’utilisation du concept de broadcasting de NumPy. Le broadcasting fait référence à la capacité d'un tableau numpy à vectoriser les opérations, de sorte qu'elles sont effectuées simultanément sur tous les éléments d'un objet.
Un tableau numpy bidimensionnel a été chargé dans votre session (appelé nums) et affiché dans la console pour votre commodité. numpy a été importé dans votre session sous le nom np.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Écrire du code Python efficace</cours>Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Print second row of nums
print(nums[____,____])
# Print all elements of nums that are greater than six
print(____[____ > ____])
# Double every element of nums
nums_dbl = ____ * ____
print(nums_dbl)
# Replace the third column of nums
nums[____,____] = ____[____,____] + ____
print(nums)