La cheatsheet des tableaux python.

La cheatsheet des tableaux python.

Les listes et les tableaux sont deux éléments essentiels du développement en python. Afin de garantir une bonne maintenabilité et un traitement correct des données, plusieurs méthodes sont mises à disposition nativement par le langage.

Dans cet article, nous allons voir ou revoir la liste non exhaustive des méthodes les plus utiles pour le traitement de tableau en python.

Vous retrouverez également en fin d’article, un de téléchargement pour télécharger une cheatsheet en format PDF, énumérant l’ensemble des astuces mis en avant dans cet article.

Les bases pour manipuler une liste en python.

Créer une liste en python.

Construire une liste d’élément sans élément initialement ajouté:

list = []

Construire une liste d’élément en y intégrant des éléments au préalable:

list = [1, 3, 6, 9]

Vider une liste en python.

Supprimer tous les éléments dans une liste en python en utilisant la méthode clear():

list = [1, 3, 6, 9]
list.clear() // []

Ajouter et supprimer des éléments dans une liste en python.

Ajouter un élément à la fin d’une liste en python en utilisant la méthode .append():

list = [1, 3, 6, 9]
list.append(11) // [1, 3, 6, 9, 11]

Ajouter un élément au début d’une liste en python en utilisant la méthode .insert():

list = [1, 3, 6, 9]
list.insert(11) // [11, 1, 3, 6, 9]

Ajouter un élément juste avant la position donnée en argument avec la méthode .insert():

list = [1, 3, 6, 9]
list.insert(11, 2) // [1, 3, 11, 6, 9]

Supprimer un élément dans une liste en python avec la méthode .remove():

list = [1, 3, 6, 9]
list.remove(3) // [1, 6, 9]

Supprimer un élément dans une liste en python à l’aide de son indexation avec del:

list = [1, 3, 6, 9]
del list[0] // [3, 6, 9]

Ajouter des éléments en provenance d’une autre liste dans une liste en python avec la méthode .fromlist():

list = [1, 3, 6, 9]
list2 = [11, 13, 16, 19]
list.fromlist(list2) // [1, 3, 6, 9, 11, 13, 16, 19]

Supprimer un élément dans un index précis dans une liste en python en utilisant la méthode .pop():

list = [1, 3, 6, 9]
list.pop(1) // [1, 6, 9]

La méthode pop renvoie en sortie le nombre d’éléments restants au sein de la liste python.

Réaliser une copie d’une liste en python à l’aide de la méthode .copy():

list = [1, 3, 6, 9]
list2 = list.copy() // [1, 3, 6, 9]

Récupérer des éléments spécifiques dans une liste en python.

Retrouver la taille d’une liste en python avec la fonction .len():

list = [1, 3, 6, 9]
len(list) // 4

Récupérer un élément à l’aide de son index dans une liste en python:

list = [1, 3, 6, 9]
list[0] // 1

Récupérer tous les éléments à partir d’un index précis dans une liste en python:

list = [1, 3, 6, 9]
list[1:] // [3, 6, 9]

Récupérer tous les éléments dans un interval compris entre deux indexes en argument dans une liste en python:

list = [1, 3, 6, 9]
lis[1:3] // [3, 6]

Récupérer tous les éléments avant un indexe en argument dans une liste en python:

list = [1, 3, 6, 9]
lis[:3] // [1, 3, 6]

Récupérer le nombre d’occurrence d’une valeur dans une liste en python à l’aide de la méthode .count():

list = [1, 3, 6, 3, 9]
list.count(3) // 2

Récupérer le plus grand élément d’une liste en python en utilisant la fonction max():

list = [1, 3, 6, 9]
max(list) // 9

Récupérer le plus petit élément d’une liste en python avec la fonction min():

list = [1, 3, 6, 9]
min(list) // 1

Vérifier si une liste en python est plus grande qu’une autre liste python grâce à la fonction cmp():

list1 = [1, 3, 6, 9]
list2 = [11, 13, 16, 19]
cmp(list1, list2) // -1
cmp(list2, list1) // 1
cmp(list1, list1) // 0

Récupérer la somme des éléments composant une liste en python avec la fonction sum():

list1 = [1, 3, 6, 9]
sum(list1) // 19

Valider la présence d’élément dans une liste en python.

Vérifier que les valeurs d’une liste booléennes sont tous à True en utilisant la fonction all():

list1 = [True, True, True]
list2 = [True, False, True]
all(list1) // True
all(list2) // False

Vérifier qu’au moins une des valeurs d’une liste booléenne est True à l’aide de la fonction any():

list1 = [True, False, False]
any(list1) // True

Les manipulations utiles pour traiter les listes en python.

Transformer une liste en python.

Ajouter une liste au sein d’une autre liste en python en utilisant la méthode .extend():

list = [1, 3, 6, 9]
list2 = [11, 13, 16, 19]
list.extend(list2) // [1, 3, 6, 9, 11, 13, 16, 19]

Inverser l’ordre d’une liste en python à l’aide de la méthode reverse():

list = [1, 3, 6, 9]
list.reverse() // [9, 6, 3, 1]

Trier les éléments d’une liste en python.

Trier une liste en python par ordre croissant grâce à la fonction sorted():

list = [3, 1, 9, 6]
sorted(list) // [1, 3, 6, 9]

Une alternative avec un argument supplémentaire permet de trier une liste en python par ordre décroissant toujours avec la fonction sorted():

list = [3, 1, 9, 6]
sorted(list, reverse=True) // [9, 6, 3, 1]

Transformer et convertir une liste en python.

Transformer une liste en python en variable string à l’aide de la fonction str():

list = [1, 3, 6, 9]
str(list) // “[1, 3, 6, 9]

Parcourir une liste avec des boucles:

Réaliser une action pour tout élément dans une liste en python avec une boucle for:

list = [1, 3, 6, 9]
for el in list:
	el = 0

Réaliser une action pour tout élément dans une liste en python avec une condition while:

list = [1, 3, 6, 9]
i = 0
while i < len(list):
	list[i] = 0
	i ++

Différence entre listes et tableaux en python.

Python propose différentes manières de stocker de la données. La liste et les tableaux sont deux d’entre elles et proposent chacune des avantages et des inconvénients. Avant de présenter les astuces pour le traitement des tableaux, voici une courte description des différences entre tableau et liste.

Les trois principales différences entre liste et tableau.

Première distinction, une liste peut avoir des éléments de plusieurs types alors que le tableau sera typé.

L’usage des tableaux avec python nécessite le package numpy d’installé tandis que les listes sont nativement présentes dans le langage.

Un tableau doit être déclaré avant usage alors qu’une liste non.

Comment choisir entre une liste et un tableau en python ?

Choisir les tableaux:

Il vaut mieux privilégier les tableaux si la demande de stockage est conséquente.

Les tableaux sont plus flexible dans le cadre d’opérations et manipulation algébriques.

Les tableaux sont plus léger en taille mémoire et donc à privilégier si c’est nécessaire.

Choisir les listes:

Les tableaux imbriqués doivent avoir la même dimension mais pas les listes laissent une liberté absolue lorsqu’il s’agit des dimensions des objets imbriqués.

Une liste sera plus rapide et légère dans le cadre d’un stockage sans traitement.

La liste est plus facilement présentable car elle ne nécessite pas de boucle pour présenter son contenu.

Les bases pour manipuler une tableau en python.

Créer un tableau en python.

Construire un tableau en y intégrant des éléments au préalable en utilisant numpy.array():

import numpy as np
array = np.array([1, 3, 6, 9])

Récupérer des éléments spécifiques dans un tableau en python.

Récupérer un élément à l’aide de son index dans un tableau python:

import numpy as np
array = np.array([1, 3, 6, 9])
array[1] // 3

Récupérer tous les éléments à partir d’un index précis dans un tableau en python:

import numpy as np
array = np.array([1, 3, 6, 9])
array[1:] // [3, 6, 9]

Récupérer tous les éléments dans un interval compris entre deux indexes en argument dans un tableau en python:

import numpy as np
array = np.array([1, 3, 6, 9])
array[1:3] // [3, 6]

Récupérer tous les éléments avant un indexe en argument dans un tableau en python:

import numpy as np
array = np.array([1, 3, 6, 9])
array[:3] // [1, 3, 6]

Récupérer le type de données présent dans un tableau en python en utilisant la méthode .dtype():

import numpy as np
array = np.array([1, 3, 6, 9])
array.dtype // int64

Récupérer la dimension d’un tableau python ainsi que celle des éléments imbriqués grâce à .shape:

import numpy as np
array = np.array([[1, 3, 6, 9], [11, 13, 16, 19]])
array.shape // (2, 4)

Trouver les indices liés à une valeur dans un tableau python en utilisant la méthode .where():

import numpy as np
array = np.array([1, 3, 6, 3])
np.where(array == 3) // [1, 3]

Trouver l’indice dans lequel insérer une valeur pour conserver l’ordre établi dans un tableau python avec la méthode .searchsorted():

import numpy as np
array = np.array([1, 3, 6, 3])
np.searchsorted(array, 2) // 1

Les manipulations utiles pour traiter les tableaux en python.

Transformer un tableau en python.

Réaliser une copie d’un tableau python en créant un nouveau tableau avec la méthode .copy():

import numpy as np
array = np.array([1, 3, 6, 9])
arrayCopy = array.copy() // [1, 3, 6, 9]

Une alternative existe permettant de faire une copie indissociable du premier tableau en utilisant la méthode .view():

import numpy as np
array = np.array([1, 3, 6, 9])
arrayCopy = array.view() // [1, 3, 6, 9]

En utilisant .view(), si le tableau de référence change, le second changera également, ce n’est pas le cas avec .copy().

Transformer un tableau python en imbriquant les valeurs en un nombre définit d’objet de dimension précise avec la méthode .reshape():

import numpy as np
array = np.array([1, 3, 6, 9, 11, 13, 16, 19])
array.reshape(2, 4) // [[1, 3, 6, 9], [11, 13, 16, 19]]

Fusionner deux tableaux python en utilisant la méthode .concatenate():

import numpy as np
array = np.array([1, 3, 6, 9])
array2 = np.array([11, 13, 16, 19])
arrayResult = np.concatenate(array, array2) // [1, 3, 6, 9, 11, 13, 16, 19]

Une alternative permet de fusionner deux tableaux python en utilisant un axe définit grâce à la méthode .stack():

import numpy as np
array = np.array([1, 3, 6, 9])
array2 = np.array([11, 13, 16, 19])
arrayResult = np.stack((array, array2), axis=1) // [[1, 11], [3, 13], [6, 16], [9, 19]]

Fusionner deux tableaux python d’éléments imbriqué en ligne avec la méthode .hstack():

import numpy as np
array = np.array([1, 3, 6, 9])
array2 = np.array([11, 13, 16, 19])
arrayResult = np.hstack((array, array2)) // [1, 3, 6, 9, 11, 13, 16, 19]

Fusionner deux tableaux python en conservant les tableaux comme des éléments imbriqués grâce à la méthode .vstack():

import numpy as np
array = np.array([1, 3, 6, 9])
array2 = np.array([11, 13, 16, 19])
arrayResult = np.vstack((array, array2)) // [[1, 3, 6, 9], [11, 13, 16, 19]]

Fusionner deux tableaux python en colonne avec la méthode .dstack():

import numpy as np
array = np.array([1, 3, 6, 9])
array2 = np.array([11, 13, 16, 19])
arrayResult = np.dstack((array, array2)) // [[1, 11], [3, 13], [6, 16], [9, 19]]

Scinder un tableaux python en éléments imbriqués selon une dimension définie à l’aide de la méthode .array_split():

import numpy as np
array = np.array([1, 3, 6, 9, 11, 13, 16, 19])
arrayResult = np.array_split(array, 4) // [[1, 3, 6, 9], [11, 13, 16, 19]]

Trier les éléments d’un tableau en python.

Trier les éléments d’un tableau python par ordre croissant en utilisant la méthode .sort():

import numpy as np
array = np.array([3, 1, 9, 6])
np.sort(array) // [1, 3, 6, 9]

En utilisant un tableau d’éléments imbriqués, la méthode .sort() conservera l’imbrication et triera les éléments imbriqués séparément.

Parcourir un tableau python avec des boucles:

Réaliser une action pour tout élément dans un tableau python avec une boucle for:

import numpy as np
array = np.array([1, 3, 6, 9])
for var in array:
	print(var)
Photo Maxime Macé

Maxime Macé

Simple passionné de thématiques diverses et variées. J’apprécie enrichir mes connaissances dans les disciplines techniques comme l’informatique, les sciences et l’ingénierie, mais aussi dans les domaines merveilleux de la philosophie, l’art et la littérature.

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