NUMPY / 16 · EXERCICE
Calculer par colonne ou par ligne
axis indique l’axe réduit par un calcul. axis=0 réduit les lignes et donne un résultat par colonne ; axis=1 réduit les colonnes et donne un résultat par ligne.
Sans axis, np.mean(X) et np.std(X) utilisent toutes les valeurs du tableau.
Exemple expliqué
- 1
import numpy as np X = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]])Deux observations en lignes, trois variables en colonnes. X.shape vaut (2, 3).
- 2
moy_colonnes = np.mean(X, axis=0) moy_lignes = np.mean(X, axis=1)Les moyennes par colonne sont [2.5, 3.5, 4.5] ; par ligne [2., 5.]. L’axe réduit disparaît de la forme du résultat.
- 3
std_colonnes = np.std(X, axis=0) print(moy_colonnes.tolist(), moy_lignes.tolist(), std_colonnes.tolist())Les écarts types par colonne valent [1.5, 1.5, 1.5] avec ddof=0. Le calcul reste vectorisé.
Code à compléter
Calculer moy_colonnes, moy_lignes et std_colonnes avec les bons axes. Afficher les trois résultats convertis en listes.
Saisie autonome · crédit complet après réussite
Le résultat apparaîtra ici.
Session Python
Les variables restent disponibles entre les pages. Un rechargement efface les variables ; le code et l’utilisation de l’aide restent enregistrés dans cet onglet.