{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "# Les tableaux :\n", "\n", "Un tableau est une suite ordonnée d'éléments. Ces éléments sont séparés par des virgules et entourés par des crochets.\n", "\n", "En Python, un tableau est de type list.\n", "\n", "> A voir sur Lumni : https://www.lumni.fr/video/notion-de-listes-en-informatique-et-application-aux-images-numeriques\n", "\n", "## Exemples :\n", "\n", "### Un tableau vide :" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "monTableau = []\n", "monTableau, type(monTableau)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "### Un tableau d'entiers :" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "tab_entiers = [ 1, 2, 3, 4, 5]\n", "tab_entiers, type(tab_entiers)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "### Un tableau de chaines de caractères :" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "tab_chaines = [ \"toto\", \"titi\", \"tata\", \"tutu\", \"tete\"]\n", "tab_chaines, type(tab_chaines)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "### Un tableau de tuples :" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "tab_tuples = [(1, 2, 'moi'),(3, 4, 'toi'),(5, 6, 'nous')]\n", "tab_tuples, type(tab_tuples)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "### Un tableau de tableau :" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "tab_tableaux = [[0, 2, 4, 6, 8],[1, 3, 5, 7, 9]]\n", "tab_tableaux, type(tab_tableaux)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "> **Présentation sous forme de matrice en ligne et colonne :**\n", ">\n", "> ```python\n", "matrice = [[1, 2, 3],\n", " [4, 5, 6],\n", " [7, 8, 9]]\n", "```\n", "> Pour cibler un élément particulier de la matrice, on utilise la notation avec \"doubles crochets\" : matrice[ligne][colonne] " ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "tab_tuples = [(1, 2, 'moi'),\n", " (3, 4, 'toi'),\n", " (5, 6, 'nous')]\n", "\n", "tab_tableaux = [[0, 2, 4, 6, 8],\n", " [1, 3, 5, 7, 9]]" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Lecture d'un tableau par index :\n", "\n", "Le premier élément est toujours à l'index `0`, le dernier est toujours à l'index `-1` :" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "\n", "
\"toto\" | \n", "\"titi\" | \n", "\"tata\" | \n", "\"tutu\" | \n", "\"tete\" | \n", "
---|---|---|---|---|
0 | \n", "1 | \n", "2 | \n", "3 | \n", "4 | \n", "
-5 | \n", "-4 | \n", "-3 | \n", "-2 | \n", "-1 | \n", "
Contenus | \n", "Capacités attendues | \n", "Commentaires | \n", "
---|---|---|
Tableau indexé, tableau donné en compréhension | \n",
" Lire et modifier les éléments d’un tableau grâce à leurs index. Construire un tableau par compréhension. Utiliser des tableaux de tableaux pour représenter des matrices : notation a [i] [j]. Itérer sur les éléments d’un tableau.\n", " | \n",
" Seuls les tableaux dont les éléments sont du même type sont présentés. Aucune connaissance des\n", "tranches (slices) n’est exigible. L’aspect dynamique des tableaux de Python n’est pas évoqué. Python identifie listes et tableaux. Il n’est pas fait référence aux tableaux de la bibliothèque NumPy.\n", " | \n",
"