Enregistrer et charger des tableaux

Introduction à NumPy

Izzy Weber

Curriculum Manager, DataCamp

Tableaux RVB

rgb = np.array([[[255, 0, 0], [255, 0, 0], [255, 0, 0]],
                [[0, 255, 0], [0, 255, 0], [0, 255, 0]],
                [[0, 0, 255], [0, 0, 255], [0, 0, 255]]])
plt.imshow(rgb)
plt.show()

Données RVB tracées avec du rouge en haut, du vert au milieu et du bleu en bas

Tableaux RVB

Extrait de code coloré montrant comment des couleurs mixtes comme le rose et le jaune sont représentées en RVB Grille 3×3 multicolore créée par le code de l’image précédente

Charger des fichiers .npy

Enregistrer des tableaux dans plusieurs formats :

.csv
.txt
.pkl
.npy

with open("logo.npy", "rb") as f:
    logo_rgb_array = np.load(f)
plt.imshow(logo_rgb_array)
plt.show()

Image du logo NumPy bleu sur fond blanc

Examiner des données RVB

red_array = logo_rgb_array[:, :, 0]
blue_array = logo_rgb_array[:, :, 1]
green_array = logo_rgb_array[:, :, 2]

Un tableau RVB 3D découpé en trois tableaux 2D : rouge, vert et bleu

Examiner des données RVB

red_array[1], green_array[1], blue_array[1]

(array([255, 255, 255, ..., 255, 255, 255]),
 array([255, 255, 255, ..., 255, 255, 255]),
 array([255, 255, 255, ..., 255, 255, 255]))

Modifier des données RVB

dark_logo_array = np.where(logo_rgb_array == 255, 50, logo_rgb_array)
plt.imshow(dark_logo_array)
plt.show()

Le même logo NumPy vu plus tôt mais avec un fond gris foncé au lieu de blanc

Enregistrer des tableaux en .npy

with open("dark_logo.npy", "wb") as f:
    np.save(f, dark_logo_array)

Si besoin, help()

help(np.unique)

Help on function unique in module numpy:
unique(ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False,
        axis=None)

Find the unique elements of an array.

Returns the sorted unique elements of an array. There are three optional
outputs in addition to the unique elements:

* the indices of the input array that give the unique values...

Capture d’écran de la documentation numpy.org pour np.unique()

help() avec les méthodes

help(np.ndarray.flatten)

Help on method_descriptor: flatten(...)
a.flatten(order='C')

Return a copy of the array collapsed into one dimension.

Parameters
<hr />-------
order : {'C', 'F', 'A', 'K'}, optional
    'C' means to flatten in row-major (C-style) order.
    'F' means to flatten in column-major (Fortran- ...

Passons à la pratique !

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