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 rouge en haut, vert au milieu et bleu en bas

Tableaux RVB

Extrait de code en couleurs montrant comment des couleurs mixtes comme le rose et le jaune sont représentées en RVB Grille multicolore trois par trois 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 : un rouge, un vert et un 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]))

Mettre à jour 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 plutôt que blanc

Enregistrer des tableaux en fichiers .npy

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

Au besoin, help()...

help(np.unique)

Aide pour la fonction unique dans le module numpy :
unique(ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False,
        axis=None)

Trouver les éléments uniques d'un tableau.

Retourne les éléments uniques triés d'un tableau. Trois sorties
optionnelles s'ajoutent aux éléments uniques :

* les indices du tableau d'entrée qui donnent les valeurs uniques...

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

help() avec des méthodes

help(np.ndarray.flatten)

Aide pour method_descriptor : flatten(...)
a.flatten(order='C')

Retourne une copie du tableau aplati en une dimension.

Paramètres
<hr />-------
order : {'C', 'F', 'A', 'K'}, facultatif
    'C' signifie aplatir en ordre par lignes (style C).
    'F' signifie aplatir en ordre par colonnes (Fortran- ...

Passons à la pratique !

Introduction à NumPy