Libérez le plein potentiel de NumPy avec des techniques d'indexation de tableaux avancées. Apprenez l'indexation booléenne, l'indexation fantôme et le découpage pour une sélection de données efficace.
Indexation de Tableaux NumPy : Maîtriser les Techniques de Sélection Avancées
NumPy, la pierre angulaire du calcul scientifique en Python, fournit des outils puissants pour manipuler de grands tableaux et matrices multidimensionnels. Bien que l'indexation et le découpage de base soient fondamentaux, maîtriser véritablement NumPy implique de se plonger dans ses techniques de sélection plus avancées. Ces méthodes permettent une manipulation de données sophistiquée, permettant aux utilisateurs d'extraire précisément les informations dont ils ont besoin avec une efficacité remarquable. Cet article vous guidera à travers les subtilités de l'indexation booléenne et de l'indexation fantôme, en offrant des exemples pratiques et des aperçus pour un public mondial.
Comprendre les Fondations : Indexation et DĂ©coupage de Base
Avant de nous aventurer sur un terrain avancé, un bref rappel de l'indexation et du découpage de base est bénéfique. Pour un tableau 1D, l'indexation est simple : arr[i] récupère l'élément à l'indice i. Le découpage utilise la syntaxe arr[start:stop:step] pour sélectionner une plage d'éléments.
Pour les tableaux 2D, l'indexation s'étend à la sélection de lignes et de colonnes. Par exemple, arr[row, column] accède à un élément spécifique. Le découpage peut être appliqué indépendamment aux lignes et aux colonnes : arr[row_slice, column_slice].
Considérez un tableau 2D simple :
import numpy as np
arr_2d = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
# Accès à un élément
print(arr_2d[1, 2]) # Sortie : 6
# DĂ©coupage de lignes et de colonnes
print(arr_2d[0:2, 1:3])
# Sortie :
# [[2 3]
# [5 6]]
Bien qu'efficaces, ces méthodes peuvent devenir fastidieuses lorsqu'il s'agit de critères de sélection complexes. C'est là que les techniques d'indexation avancées brillent.
Indexation Booléenne : Sélectionner des Données Basées sur des Conditions
L'indexation booléenne, souvent appelée sélection conditionnelle, vous permet de sélectionner des éléments d'un tableau en fonction d'une condition booléenne. C'est une technique incroyablement puissante pour filtrer des données. Vous créez un tableau booléen de la même forme que le tableau d'origine, où True indique que l'élément correspondant doit être sélectionné, et False indique l'exclusion.
Comment ça marche
Le processus implique généralement d'effectuer une opération de comparaison sur le tableau. Cette opération renvoie un tableau booléen. Vous utilisez ensuite ce tableau booléen pour indexer le tableau d'origine.
Exemple 1 : Sélectionner des Éléments Supérieurs à une Valeur
Supposons que vous ayez un ensemble de données de températures mondiales et que vous souhaitiez identifier tous les jours où la température a dépassé un certain seuil.
# Supposons un tableau 1D de températures provenant de diverses villes du monde
temperatures = np.array([25.5, 31.2, 18.9, 28.7, 22.1, 35.0, 15.6])
# DĂ©finir un seuil
threshold = 28.0
# Créer un masque booléen
high_temperatures_mask = temperatures > threshold
print(high_temperatures_mask)
# Sortie : [False True False True False True False]
# Utiliser le masque pour sélectionner les éléments
hot_days = temperatures[high_temperatures_mask]
print(hot_days)
# Sortie : [31.2 28.7 35. ]
Cela sélectionne de manière concise toutes les températures supérieures à 28,0 degrés. La sortie est un nouveau tableau 1D contenant uniquement les valeurs qui satisfont la condition.
Exemple 2 : Travailler avec des Tableaux 2D
L'indexation booléenne peut également être appliquée à des tableaux multidimensionnels. Lorsqu'elle est utilisée avec un tableau 2D, un masque booléen de la même forme renverra un tableau 1D contenant tous les éléments pour lesquels le masque est True.
# Un tableau 2D représentant les chiffres de vente pour différents produits dans différentes régions
sales_data = np.array([[150, 200, 120],
[300, 180, 250],
[90, 220, 160]])
# Identifier les chiffres de vente supérieurs à un objectif donné
target_sales = 200
# Créer un masque booléen
successful_sales_mask = sales_data >= target_sales
print(successful_sales_mask)
# Sortie :
# [[False True False]
# [ True False True]
# [False True False]]
# SĂ©lectionner les chiffres de vente correspondants
selected_sales = sales_data[successful_sales_mask]
print(selected_sales)
# Sortie : [200 300 250 220]
Cela renvoie un tableau 1D de tous les chiffres de vente qui ont atteint ou dépassé l'objectif. C'est un moyen puissant de filtrer des données multidimensionnelles sans boucles explicites.
Indexation Booléenne avec Conditions Multiples
Vous pouvez combiner plusieurs conditions booléennes à l'aide d'opérateurs logiques :
&: ET logique élément par élément|: OU logique élément par élément~: NON logique élément par élément
Note Importante : Lors de la combinaison de conditions, chaque condition individuelle doit être entourée de parenthèses en raison de la précédence des opérateurs de Python.
# SĂ©lectionner les chiffres de vente compris entre 150 et 250 (inclus)
condition_low = sales_data >= 150
condition_high = sales_data <= 250
between_150_and_250 = sales_data[condition_low & condition_high]
print(between_150_and_250)
# Sortie : [150 200 180 250 220 160]
Cela démontre comment extraire des données se situant dans une plage spécifique, une tâche courante en analyse de données.
Indexation Fantôme : Sélectionner des Éléments en Utilisant des Tableaux d'Entiers
L'indexation fantôme est une autre technique de sélection avancée qui vous permet de sélectionner des éléments à l'aide de tableaux d'entiers. Ceci est distinct du découpage, qui sélectionne des blocs de données contigus. L'indexation fantôme vous permet de sélectionner des éléments arbitraires d'un tableau en fonction de leurs indices.
Comment ça marche
Vous fournissez un tableau d'indices à l'opérateur d'indexation. NumPy renvoie alors un nouveau tableau où les éléments sont ordonnés selon les indices fournis.
Exemple 1 : Sélectionner des Éléments Spécifiques dans un Tableau 1D
Imaginez que vous ayez une liste d'identifiants d'utilisateurs et que vous souhaitiez récupérer des données uniquement pour des utilisateurs spécifiques.
# Une liste d'identifiants d'utilisateurs d'exemple
user_ids = np.array([101, 105, 110, 102, 115, 108])
# Indices des utilisateurs qui nous intéressent
selected_indices = np.array([0, 3, 5]) # Correspond aux identifiants d'utilisateurs aux indices 0, 3 et 5
# Sélectionner les données pour ces utilisateurs
selected_users = user_ids[selected_indices]
print(selected_users)
# Sortie : [101 102 108]
Cela renvoie un nouveau tableau contenant uniquement les `user_ids` aux indices spécifiés.
Exemple 2 : Indexation FantĂ´me avec des Tableaux 2D
L'indexation fantôme devient particulièrement puissante avec les tableaux multidimensionnels. Lorsque vous utilisez des tableaux d'entiers pour indexer un tableau 2D, vous pouvez sélectionner des lignes, des colonnes ou même des éléments individuels de manière non contiguë.
Il existe deux manières principales d'utiliser l'indexation fantôme avec des tableaux 2D :
- SĂ©lection de Lignes : Fournir un tableau 1D d'indices de lignes.
- Sélection d'Éléments Spécifiques (paires Ligne, Colonne) : Fournir deux tableaux 1D d'indices – un pour les lignes et un pour les colonnes. Ces tableaux doivent avoir la même longueur, et le i-ème élément du tableau d'indices de ligne et le i-ème élément du tableau d'indices de colonne spécifient un élément unique à sélectionner.
Sélection de Lignes Spécifiques
Considérons un ensemble de données de prix d'actions pour différentes entreprises sur plusieurs jours. Nous voulons récupérer les données pour des entreprises spécifiques.
# Prix des actions pour 3 entreprises sur 4 jours
# Les lignes représentent les jours, les colonnes représentent les entreprises
stock_prices = np.array([[100, 150, 200],
[105, 152, 205],
[110, 155, 210],
[115, 160, 215]])
# Indices des entreprises que nous voulons examiner (par exemple, entreprise Ă l'indice 0 et entreprise Ă l'indice 2)
company_indices = np.array([0, 2])
# Sélectionner les données pour ces entreprises sur tous les jours
selected_companies_data = stock_prices[:, company_indices]
print(selected_companies_data)
# Sortie :
# [[100 200]
# [105 205]
# [110 210]
# [115 215]]
Ici, : sélectionne toutes les lignes, et company_indices sélectionne des colonnes spécifiques. Le résultat est un nouveau tableau 2D où chaque colonne correspond aux entreprises sélectionnées.
Sélection d'Éléments Spécifiques en utilisant des Paires Ligne et Colonne
C'est là que l'indexation fantôme offre le plus de flexibilité. Vous pouvez identifier des éléments arbitraires en spécifiant simultanément leurs indices de ligne et de colonne.
# Une grille représentant la densité de population dans différentes zones et secteurs
population_density = np.array([[1000, 1200, 800, 1500],
[900, 1100, 750, 1400],
[1300, 1400, 950, 1600],
[850, 1050, 700, 1350]])
# Nous voulons vérifier la densité à des combinaisons zone-secteur spécifiques.
# Supposons que nous soyons intéressés par :
# - Zone 0, Secteur 1 (ligne 0, colonne 1)
# - Zone 2, Secteur 0 (ligne 2, colonne 0)
# - Zone 1, Secteur 3 (ligne 1, colonne 3)
# - Zone 3, Secteur 2 (ligne 3, colonne 2)
row_indices = np.array([0, 2, 1, 3])
column_indices = np.array([1, 0, 3, 2])
# Sélectionner les densités de population à ces emplacements spécifiques
specific_locations_density = population_density[row_indices, column_indices]
print(specific_locations_density)
# Sortie : [1200 1300 1400 700]
La sortie est un tableau 1D contenant les densités de population aux coordonnées exactes spécifiées par les paires d'indices.
Aperçu Clé : La forme du tableau de sortie est déterminée par la forme des tableaux d'indices. Si les deux tableaux d'indices sont 1D et ont la même longueur N, la sortie sera un tableau 1D de longueur N. Si l'un des tableaux d'indices est multidimensionnel, le tableau de sortie héritera de cette forme.
Indexation FantĂ´me et Diffusion (Broadcasting)
Lors de l'utilisation de l'indexation fantôme avec des tableaux d'indices multiples de formes différentes, les règles de diffusion de NumPy entrent en jeu. Par exemple, si vous indexez un tableau 2D avec un tableau 1D pour les lignes et un seul entier pour les colonnes, la diffusion étendra effectivement cet indice de colonne unique pour correspondre au nombre de lignes.
# Sélectionnons tous les éléments des deux premières lignes, mais uniquement de la troisième colonne
indices_rows = np.array([0, 1]) # Indices des lignes
index_col = 2 # Indice de la colonne
selected_subset = population_density[indices_rows, index_col]
print(selected_subset)
# Sortie : [800 750]
Dans ce cas, index_col (qui est 2) est diffusé pour correspondre à la forme de indices_rows (qui est (2,)), créant efficacement les paires d'indices (0, 2) et (1, 2).
Combiner l'Indexation Booléenne et l'Indexation Fantôme
Vous pouvez également combiner l'indexation booléenne et l'indexation fantôme pour créer des modèles de sélection encore plus complexes. Par exemple, vous pourriez d'abord filtrer les lignes en fonction d'une condition, puis utiliser l'indexation fantôme pour sélectionner des colonnes spécifiques à partir de ces lignes filtrées.
Revenons Ă l'exemple sales_data :
# sales_data = np.array([[150, 200, 120],
# [300, 180, 250],
# [90, 220, 160]])
# Disons que nous voulons seulement considérer les lignes où au moins un chiffre de vente est supérieur à 200
# Créer un masque booléen pour les lignes
# Nous vérifions si un élément quelconque d'une ligne est supérieur à 200
row_mask = np.any(sales_data > 200, axis=1)
print(row_mask)
# Sortie : [False True True]
# Appliquer ce masque de ligne pour sélectionner les lignes pertinentes
filtered_rows = sales_data[row_mask]
print(filtered_rows)
# Sortie :
# [[300 180 250]
# [ 90 220 160]]
# Maintenant, à partir de ces lignes filtrées, utilisons l'indexation fantôme pour sélectionner des colonnes spécifiques.
# Supposons que nous voulions les première et troisième colonnes de ces lignes filtrées.
row_indices_for_fancy = np.array([0, 1]) # Indices dans le tableau filtered_rows
column_indices_for_fancy = np.array([0, 2]) # Indices des colonnes que nous voulons
final_selection = filtered_rows[row_indices_for_fancy, column_indices_for_fancy]
print(final_selection)
# Sortie : [300 160]
Cet exemple illustre un scénario où vous filtrez d'abord vos données en fonction d'une condition générale (lignes avec des ventes élevées), puis extrayez sélectivement des points de données spécifiques de ces lignes filtrées.
Applications Pratiques et Perspectives Mondiales
Ces techniques d'indexation avancées ne sont pas de simples constructions théoriques ; ce sont des outils indispensables dans les applications de science des données du monde réel à travers le globe :
- Analyse Financière : Sélectionner les prix des actions d'entreprises spécifiques à des dates particulières, ou identifier les transactions qui ont atteint certains seuils de rentabilité.
- Sciences du Climat : Filtrer les données de température ou de précipitations pour des régions géographiques ou des périodes spécifiques en fonction de critères définis. Par exemple, identifier les régions sujettes à la sécheresse (par exemple, des parties de l'Australie, la région du Sahel en Afrique) en sélectionnant des données inférieures à un certain seuil de pluie.
- E-commerce : Segmenter les données clients pour identifier les clients à forte valeur ou les produits avec des métriques de vente spécifiques sur différents marchés (par exemple, Europe, Asie, Amérique du Nord).
- Santé : Analyser les données des patients pour sélectionner les enregistrements d'individus présentant des conditions ou des historiques de traitement spécifiques à travers diverses populations.
- Apprentissage Automatique : Préparer les ensembles de données en sélectionnant des caractéristiques ou des échantillons en fonction de critères complexes, ou en extrayant des coefficients de modèle pour des paramètres spécifiques.
La capacité de sélectionner des données de manière précise et efficace est cruciale pour construire des modèles précis, obtenir des informations significatives et prendre des décisions éclairées, quelle que soit la situation géographique ou le secteur d'activité.
Considérations de Performance
L'indexation avancée de NumPy est hautement optimisée. Les opérations qui nécessiteraient des boucles Python explicites sont souvent vectorisées par NumPy, ce qui entraîne des gains de performance significatifs. Cependant, il est important d'être conscient de quelques nuances :
- L'indexation booléenne renvoie généralement un tableau 1D des éléments sélectionnés. Si vous avez besoin de conserver la forme d'origine pour certaines opérations, vous devrez peut-être remodeler ou utiliser d'autres techniques.
- L'indexation fantôme renvoie une copie des données. Si les tableaux d'indices sont des entiers, le résultat est une copie. Si les tableaux d'indices sont booléens, le résultat est également une copie. Cela signifie que les modifications apportées au tableau renvoyé n'affectent pas le tableau d'origine.
- Pour les tableaux très volumineux et les schémas d'indexation complexes, l'utilisation de la mémoire peut devenir un facteur. Les opérations NumPy créent des tableaux intermédiaires qui consomment de la mémoire.
Lorsque la performance est critique, en particulier dans les applications sensibles au temps ou lors du travail avec des ensembles de données massifs, le profilage de votre code et la compréhension des opérations NumPy sous-jacentes peuvent vous aider à optimiser davantage. Cela pourrait impliquer de choisir entre l'indexation booléenne et l'indexation fantôme, ou de restructurer vos données.
Meilleures Pratiques pour l'Indexation Avancée
Pour exploiter efficacement les capacités d'indexation avancée de NumPy :
- Comprenez Vos Données : Définissez clairement les critères de sélection avant d'écrire le code.
- Utilisez des Noms de Variables Significatifs : Nommez vos masques booléens et vos tableaux d'indices de manière descriptive (par exemple,
masque_clients_haute_valeur,indices_produits_cibles). - Privilégiez la Lisibilité : Bien qu'un code concis soit bon, privilégiez un code facile à comprendre pour les autres (et pour vous-même plus tard). Utilisez des parenthèses de manière appropriée pour les conditions booléennes combinées.
- Testez Incrémentalement : Construisez des opérations d'indexation complexes étape par étape, en vérifiant la sortie à chaque étape.
- Tirez Parti des Fonctions NumPy : Utilisez des fonctions comme
np.where()pour la sélection conditionnelle qui peut renvoyer des indices ou des valeurs, ou `np.ix_()` pour créer une grille complète à partir de tableaux d'indices, ce qui peut être utile dans des scénarios spécifiques. - Soyez Conscient des Copies vs. Vues : Rappelez-vous que l'indexation fantôme et l'indexation booléenne renvoient généralement des copies, et non des vues, des données d'origine.
Conclusion
Les techniques d'indexation avancée de tableaux de NumPy, à savoir l'indexation booléenne et l'indexation fantôme, sont fondamentales pour effectuer une sélection et une manipulation de données sophistiquées en Python. Elles permettent aux scientifiques des données, aux analystes et aux chercheurs du monde entier d'extraire précisément les données dont ils ont besoin, permettant ainsi des perspectives plus approfondies et des analyses plus robustes. En maîtrisant ces techniques, vous pouvez libérer toute la puissance de NumPy pour vos projets axés sur les données, contribuant ainsi aux avancées dans des domaines allant de la finance mondiale et de la recherche climatique à la médecine personnalisée et à l'intelligence artificielle. Continuez à explorer, à expérimenter et à intégrer ces puissantes méthodes de sélection dans votre flux de travail NumPy.