En langage Python, le slicing permet d’accéder à une partie spécifique du code. Cette méthode est très utilisée en Data Science et en Machine Learning avec les NumPy et Pandas. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette technique, et comment apprendre à l’utiliser.
Python est un langage de programmation très populaire dans le monde entier. Il est notamment utilisé pour développer des applications web et GUI, pour automatiser des tâches, mais aussi pour la Data Science et le Machine Learning.
Il s’agit d’un langage général, ce qui signifie qu’il peut être utilisé pour créer une large variété de programmes et n’est pas spécialisé sur un type de problèmes spécifique. La polyvalence et la simplicité de Python sont les principales raisons de son succès et de son adoption massive. Il s’agit du deuxième langage le plus utilisé par les développeurs.
On utilise Python pour le développement de sites web, mais aussi pour l’analyse et la visualisation de données. Dans le domaine de la Data Science, ce langage permet aux analystes et autres professionnels de conduire des calculs statistiques complexes, de créer des visualisations de données, de construire des algorithmes de Machine Learning, ou encore d’analyser et de manipuler les données.
Il est possible de créer de nombreuses visualisations de données différentes avec Python, comme graphiques et des diagrammes ou même des schémas en 3D. Il existe aussi de nombreuses bibliothèques permettant aux codeurs d’écrire des programmes dédiés à l’analyse de données et au Machine Learning plus rapidement et plus efficacement, comme TensorFlow et Keras.
Ce langage est idéal pour le développement rapide d’applications, grâce à son typage dynamique et ses options de binding. Un autre point fort de Python est le slicing.
Qu'est-ce qu'un index ?
Un index est une position d’un caractère individuel ou d’un élément dans une liste, un tuple ou un string. La valeur de l’index commence toujours à zéro et termine à un de moins que le nombre d’éléments.
Les index négatifs permettent aux utilisateurs d’indexer une liste, un tuple ou tout autre conteneur indexable depuis la fin du conteneur plutôt que depuis le début.
Qu'est-ce que le slicing ?
Le slicing est l’extraction d’une partie d’un string, d’une liste ou d’un tuple. Il permet aux utilisateurs d’accéder à une gamme spécifique d’éléments en mentionnant leurs indices.
On utilise la fonctionnalité de slicing pour accéder à une partie d’une séquence, afin d’écrire un code plus propre, plus concis et plus lisible. Le slicing peut être utilisé pour voir, modifier ou supprimer des éléments mutables d’une séquence.
Les syntaxes « Start » et « Stop » s’utilisent pour spécifier le début et la fin d’un slice, et pour passer certains éléments. De son côté, le slicing négatif commence à la fin de la liste.
Il est également possible de passer certains éléments en suivant une étape spécifique. Une étape négative permet d’inverser les éléments d’une structure de données.
La fonction slice() permet d’extraire une section de données et de la retourner en tant que nouvelles données, sans la modifier. Les utilisateurs peuvent donc prendre une portion spécifique d’éléments sans les modifier.
Le slicing permet aussi d’insérer des éléments dans une liste sans les remplacer par d’autres éléments. À l’inverse, la déclaration « del » permet de supprimer de multiples éléments d’une structure de données. Notons que la suppression d’éléments n’est pas prise en charge par les objets tuple.
Python Slicing et Data Science
On utilise beaucoup le slicing dans le domaine du Machine Learning et de la Data Science, avec les bibliothèques NumPy et Pandas.
NumPy est le package fondamental pour le calcul scientifique en Python. Le slicing est utilisé pour les arrays NumPy : des grilles de valeur du même type indexés par un tuple. On peut slicer des arrays à une dimension, deux dimensions, trois dimensions ou plus.
Pandas est un package Python open source utilisé pour l’analyse de données et le Machine Learning, basé sur NumPy. C’est l’un des packages de Data Wrangling les plus populaires, et il est compatible avec de nombreux autres modules de Data Science de l’écosystème Python. Il
Le slicing est utilisé sur les DataFrames de Pandas : des structures de données en deux dimensions, étiquetées, similaires à un tableau SQL ou une feuille de tableur avec des colonnes et des lignes. Chaque colonne d’un DataFrame peut contenir différents types de données.
Comment apprendre à maîtriser Python ?
À travers cet article, nous avons évoqué deux concepts essentiels du langage Python : l’indexing et le slicing. Vous savez maintenant comment fonctionnent le slicing, le slicing négatif et le step-indexing.
Ces concepts sont essentiels pour comprendre le fonctionnement de Python. Toutefois, il ne s’agit-là que d’une infime portion des possibilités offertes par ce langage.
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