La librairie NumPy : Les vecteurs et les matrices

• Mais attention, les données brutes ne sont pas forcément dupliquées après un reshape et deux tableaux numpy peuvent partager le même ensemble de données via leur pointeur respectif.
• >>> m1 = np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]])
• >>> m2 = m1.reshape((1, 9))
• >>> m1
• array([[10, 20, 30],
• [40, 50, 60],
• [70, 80, 90]])
• >>> m2
• array([[10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]])
• >>> m1[0, 0] = 1000
• >>> m2
• array([[1000, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]])
• >>>

• Dominique Liard - 2013..2022

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