Estimation du temps de lecture : 3 procès-verbal
Les tableaux Python sont utilisés pour gérer la façon dont les données sont analysées et disposent des données sous une forme structurée que l'analyste ou le scientifique des données peut utiliser.
Qu'est-ce qu'un tableau ?
Un tableau possède les propriétés suivantes :
- Les données qu'il contient sont du même type.
- Les données sont stockées sous forme d'emplacements mémoire contigus, ce qui signifie que la valeur la plus faible se trouve à l'indice 0 et la dernière valeur à l'indice le plus élevé.
- Les tableaux attribuent des valeurs d'index à chaque point de données qu'ils contiennent.
- Vous pouvez ajouter des valeurs au tableau.
- Vous pouvez supprimer des valeurs du tableau, c'est-à-dire qu'il est mutable.
Quelles sont les différences entre les tableaux et les listes ?
Pour l'essentiel, les tableaux et les listes sont identiques, à une différence près :
Une liste peut contenir n'importe quel type de données, par exemple des chaînes de caractères, des nombres entiers, etc.
En revanche, les tableaux ne peuvent stocker que des données de même type.
Quelles sont les différentes façons de créer un tableau ?
(A) Utilisez Numpy
# Use numpy
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4])
print(a)
print(type(a))
print(a.dtype)
Output:
[1 2 3 4]
<class 'numpy.ndarray'>
int32
If we have one of the values as a string, all the other values are converted to a string , as follows:
# Use numpy
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,'4'])
print(a)
print(type(a))
print(a.dtype)
Output:
['1' '2' '3' '4']
<class 'numpy.ndarray'>
<U11
# <U11 - When this happens, it means one of the values was returning as a string
# All the other values in the array as a result are converted to strings
(B) Utiliser un tableau
import array as test_array
a = test_array.array('i',[1,2,3])
print(a)
print(type(a))
Output:
array('i', [1, 2, 3])
<class 'array.array'>
Sur le site Python.org, vous trouverez ci-dessous la liste des valeurs qui peuvent être introduites dans le programme ci-dessus, en fonction de vos besoins :
Quand dois-je utiliser des tableaux ?
Cela dépend vraiment de la nature de votre programme python, mais vous trouverez ci-dessous quelques exemples qui pourront vous aider à prendre une décision :
(A) Plusieurs variables du même type : Il peut y avoir un scénario dans lequel vous devez créer un tableau pour stocker des données qui sont du même type. Par exemple, vous avez une liste de codes à consulter, qui sont tous des entiers.
(B) Plus rapide et plus efficace : Si la vitesse est ce que vous recherchez, l'utilisation de tableaux vous permettra d'améliorer les performances de votre programme informatique, alors que l'utilisation de listes est beaucoup plus lente.
(C) Compacité et efficacité : Si la nature de votre programme nécessite de stocker de grandes quantités de données auxquelles il faut accéder rapidement, c'est une bonne raison de les utiliser.
(D) Capacité à récupérer les données rapidement grâce à l'indexation : Comme les tableaux sont associés à des valeurs d'index, les données peuvent être facilement récupérées.
(E) Vous avez besoin de calculer certaines valeurs mathématiques : Les tableaux sont excellents pour toutes les opérations numériques que vous devez effectuer, car le niveau de codage est minimal.
import array as test_array
a = test_array.array('i',[1,2,3])
mydivider = 2
mynewlist = [x / mydivider for x in a]
print(mynewlist)
result:
[0.5, 1.0, 1.5]Donc, en résumé :
La rapidité, l'efficacité et la facilité d'utilisation sont les principales raisons d'utiliser un tableau.
Nous utilisons des tableaux ici pour montrer les différences en pourcentage entre les fichiers en python; pourquoi ne pas aller voir ce que cela donne !