Une - Rotation D'un Tableau À Deux Dimensions En Python - Faux Cils Pré Collés

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Modifions l'un des éléments du tableau de la méthode 2a et de la méthode 2b. # Python 3 program to demonstrate working # of method 1 and method 2. # method 2a # lets change the first element of the # first row to 1 and print the array arr[0][0] = 1 for row in arr: print(row) # outputs the following #[1, 0, 0, 0, 0] # method 2b # again in this new array lets change # the first element of the first row # to 1 and print the array # outputs the following as expected #[0, 0, 0, 0, 0] [1, 0, 0, 0, 0] [0, 0, 0, 0, 0] Nous nous attendons à ce que seul le premier élément de la première ligne passe à 1, mais le premier élément de chaque ligne est modifié à 1 dans la méthode 2a. Découper un tableau 2D dans NumPy | Delft Stack. Ce fonctionnement particulier est dû au fait que Python utilise des listes superficielles que nous allons essayer de comprendre. Dans la méthode 1a, Python ne crée pas 5 objets entiers mais crée un seul objet entier et tous les indices du tableau arr pointent vers le même objet int comme indiqué. Si nous attribuons le 0e index à un autre entier, disons 1, alors un nouvel objet entier est créé avec la valeur 1 et le 0e index pointe maintenant vers ce nouvel objet int comme indiqué ci-dessous De même, lorsque nous créons un tableau 2D sous la forme « arr = [[0]*cols]*rows », nous étendons essentiellement l'analogie ci-dessus.

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tableau python 2 dimensions (18) Approche incorrecte: [[Aucune * m] * n] >>> m, n = map(int, raw_input()()) 5 5 >>> x[0][0] = 34 >>> x [[34, None, None, None, None], [34, None, None, None, None], [34, None, None, None, None], [34, None, None, None, None], [34, None, None, None, None]] >>> id(x[0][0]) 140416461589776 >>> id(x[3][0]) Avec cette approche, python ne permet pas de créer un espace d'adressage différent pour les colonnes externes et conduira à divers comportements erronés par rapport à vos attentes. Approche correcte mais avec exception: y = [[0 for i in range(m)] for j in range(n)] >>> id(y[0][0]) == id(y[1][0]) False C'est une bonne approche mais il y a une exception si vous définissez la valeur par défaut sur None >>> r = [[None for i in range(5)] for j in range(5)] >>> r [[None, None, None, None, None], [None, None, None, None, None], [None, None, None, None, None], [None, None, None, None, None], [None, None, None, None, None]] >>> id(r[0][0]) == id(r[2][0]) True Donc, définissez correctement votre valeur par défaut en utilisant cette approche.

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Par exemple, zip ([1, 2], [a, b], [x, y]) est [[1, a, x], [2, b, y]]. Voir aussi la documentation Python. J'ai moi-même eu ce problème et j'ai trouvé la grande page wikipedia sur le sujet (dans le paragraphe "Rotations communes": Puis j'ai écrit le code suivant, super verbeux afin d'avoir une compréhension claire de ce qui se passe. J'espère que vous trouverez utile de creuser plus dans le très beau et intelligent one-liner que vous avez posté. Pour le tester rapidement, vous pouvez le copier / coller ici: triangle = [[0, 0], [5, 0], [5, 2]] coordinates_a = triangle[0] coordinates_b = triangle[1] coordinates_c = triangle[2] def rotate90ccw(coordinates): print "Start coordinates:" print coordinates old_x = coordinates[0] old_y = coordinates[1] # Here we apply the matrix coming from Wikipedia # for 90 ccw it looks like: # 0, -1 # 1, 0 # What does this mean? Multidimensional-array - Comment initialiser un tableau à deux dimensions en Python?. # # Basically this is how the calculation of the new_x and new_y is happening: # new_x = (0)(old_x)+(-1)(old_y) # new_y = (1)(old_x)+(0)(old_y) # If you check the lonely numbers between parenthesis the Wikipedia matrix's numbers # finally start making sense.

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