Créer array usuels

Il existe un certain nombre de fonctions pour créer les vecteurs et matrices usuelles.

0

Matrice de zéros:
Peut également prendre l’argument dtype

print(np.zeros((2,3)))
'''
[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]
'''

Matrice de zéros de même taille et type qu’une matrice donnée

a = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]], dtype=np.uint8)
print(np.zeros_like(a))
'''
[[0 0]
 [0 0]
 [0 0]]
'''

1

Matrice de uns:

print(np.ones((2,3)))
'''
[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]
'''

a = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]], dtype=np.uint8)
print(np.ones_like(a))
'''
[[1 1]
 [1 1]
 [1 1]]
'''

x

Matrice d’une valeur donnée:

print(np.full((2,3),89))
'''
[[89 89 89]
 [89 89 89]]
'''

a = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]], dtype=np.uint8)
print(np.full_like(a, 89))
'''
[[89 89]
 [89 89]
 [89 89]]
'''

Diagonale

Matrice identité:

print(np.eye(3,3))
'''
[[1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]]
'''

Matrice avec valeurs en diagonale:

print(np.diag(np.arange(1,5)))
'''
[[1 0 0 0]
 [0 2 0 0]
 [0 0 3 0]
 [0 0 0 4]]
'''

print(np.diag(np.arange(1,5), k=1))
'''
[[0 1 0 0 0]
 [0 0 2 0 0]
 [0 0 0 3 0]
 [0 0 0 0 4]
 [0 0 0 0 0]]
'''

print(np.diag(np.arange(1,5), k=-1))
'''
[[0 0 0 0 0]
 [1 0 0 0 0]
 [0 2 0 0 0]
 [0 0 3 0 0]
 [0 0 0 4 0]]
'''

Matrice de 1 dans le triangle inférieur:

print(np.tri(3))
'''
[[1. 0. 0.]
 [1. 1. 0.]
 [1. 1. 1.]]
'''

# Garder le triangle du bas, le reste à 0
a = np.arange(1,26).reshape(5,5)
print(np.tril(a))
'''
[[ 1  0  0  0  0]
 [ 6  7  0  0  0]
 [11 12 13  0  0]
 [16 17 18 19  0]
 [21 22 23 24 25]]
'''

# Garder le triangle du haut, le reste à 0
print(np.triu(a))
'''
[[ 1  2  3  4  5]
 [ 0  7  8  9 10]
 [ 0  0 13 14 15]
 [ 0  0  0 19 20]
 [ 0  0  0  0 25]]
'''

Vecteurs

Vecteur entre deux bornes:
from, to, step

print(np.arange(9))
'''
[0 1 2 3 4 5 6 7 8]
'''

print(np.arange(2, 10, 2))
'''
[2 4 6 8]
'''

Vecteur entre deux bornes:
n valeurs régulièrement espacées entre from et to (from, to, n)

print(np.linspace(0, 5, 10))
'''
[0.         0.55555556 1.11111111 1.66666667 2.22222222 2.77777778
 3.33333333 3.88888889 4.44444444 5.        ]
'''

print(np.linspace(0, 9, 10))
'''
[0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]
'''

Pour une matrice entre deux bornes, créer un vecteur et le redimensionner et reshape

a = np.arange(1,26)
print(a.reshape(5,5))

'''
[[ 1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10]
 [11 12 13 14 15]
 [16 17 18 19 20]
 [21 22 23 24 25]]
'''

Aléatoire

Nombres aléatoires:

print(np.random.rand(2,3))
'''
[[0.16888752 0.24847248 0.11771533]
 [0.59762043 0.71147022 0.0933323 ]]
'''

# Max non inclus
print(np.random.randint(50, 100, size=(3, 3)))
'''
[[53 57 82]
 [54 68 72]
 [51 68 57]]
'''

Valeurs aléatoires parmis la liste:

print(np.random.choice([3, 5, 7, 9], size=(3, 5)))
'''
[[9 9 3 5 9]
 [7 5 9 3 3]
 [3 7 7 5 9]]
'''

Avec une probabilité donnée:

x = random.choice([3, 5, 7, 9], p=[0.1, 0.3, 0.6, 0.0], size=(3, 5))

Distribution

Numpy permet de créer des valeurs aléatoires avec un certain nombre de distributions pré-définies.

# Normale
x = np.random.normal(size=(100, 1))
sns.distplot(x, hist=False)

# Normale avec moyenne de 1 et deviation standard de 2
x = np.random.normal(loc=1, scale=2, size=(100, 1))
sns.distplot(x, hist=False)

# Binomiale
x = np.random.binomial(n=10, p=0.5, size=100)

# Multinomiale
x = random.multinomial(n=6, pvals=[1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6])

# Poisson
x = random.poisson(lam=2, size=100)

# Uniforme
x = random.uniform(size=(2, 3))

# Logistique
x = random.logistic(loc=1, scale=2, size=(2, 3))

# Exponentielle
x = random.exponential(scale=2, size=(2, 3))

# Chi square
x = random.chisquare(df=2, size=(2, 3))

# Rayleigh
x = random.rayleigh(scale=2, size=(2, 3))

# Pareto
x = random.pareto(a=2, size=(2, 3))

# Zipf
x = random.zipf(a=2, size=(2, 3))

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