Créer un tableau NumPy à partir d’une liste Python

Tout d’abord, tu vas commencer par importer la bibliothèque NumPy avec son très célèbre alias np.

Ensuite, vérifie la version de ta bibliothèque NumPy en utilisant np.version.

import numpy as np
np.__version__ 

# 1.26.4

Au moment où j’écris ce code, ma version de NumPy est 1.26.4. Il se peut que tu aies une version plus récente si tu exécutes ce code à une date ultérieure.

Il est temps de créer ton premier tableau NumPy en utilisant une liste Python (l = [1, 2, 3, 4]).

(Je suppose que tu exécutes les extraits de code sur ton notebook Google Colab ou Jupyter, si tu ne codes pas en même temps, tu n’apprendras rien. Donc, s’il te plaît, code avec moi).

l = [1, 2, 3, 4, 5]   # Liste Python

arr = np.array(l)   # Conversion d'une liste Python en tableau NumPy
arr

# array([1, 2, 3, 4])

Dans Google Colab ou Jupyter Notebook, il n’est pas nécessaire d’utiliser la fonction print(). Nous pouvons simplement écrire le nom de la variable et exécuter la cellule pour voir sa sortie.

Tu sais que [1, 2, 3, 4] est une liste Python, mais lorsque nous passons la liste dans la fonction np.array(), elle est transformée en tableau. Plus précisément un tableau 1D (unidimensionnel).

Tu peux te demander pourquoi nous voulons convertir une liste en tableau ? Quelle est l’utilité de cette conversion ?

Ce sont d’excellentes questions. Pour comprendre cela, tu dois d’abord connaître la différence entre une liste et un tableau.

Voir le diagramme ci-dessous pour comprendre la différence.

En ce qui concerne les listes, elles peuvent stocker des éléments de différents types de données (nous en apprendrons plus sur les types de données dans le chapitre suivant) et elles les stockent dans des emplacements de mémoire aléatoires, ce qui ralentit le processus de récupération des éléments.

En revanche, le tableau ne stocke que des éléments de types de données similaires et tous les éléments sont stockés dans un emplacement de mémoire contigu ou continu. Les tableaux sont donc plus rapides que les listes.

Nous préférons donc les tableaux aux listes.

Dans les prochains chapitres, nous verrons ce que sont les types de données et comment créer des tableaux 2D, 3D et 4D.

C’est déjà un bon début, passons au chapitre suivant 👉 Datatypes NumPy.