Exercice - niveau intermédiaire

chercher une sous-matrice¶

On vous demande d’écrire une fonction npsearch

1. qui accepte accepte en entrée deux paramètres

• une matrice world (un tableau numpy de dimension 2)

• un tableau needle à chercher dans la matrice; needle peut être de dimension 1 ou 2

1. npsearch est un générateur (i.e. une fonction génératrice), il doit énumérer tous les tuples d’indices (i, j) correspondant aux endroits de world qui coincident avec needle

import numpy as np

# c'est ce qu'on voit sur cet exemple

from corrections.exo_npsearch import exo_npsearch

exo_npsearch.example()

# à vous de jouer
# n'oubliez pas de déclarer les paramètres de votre fonction
def npsearch(world, needle):
    # souvenez-vous aussi que vous devez définir un générateur
    yield 0

exo_npsearch.correction(npsearch)

Indices¶

• je vous invite autant que possible, comme toujours avec numpy :

  • à éviter les boucles faites à la main

  • et à préférer des méthodes toutes faites pour faire des recherches

• essayez par exemple

  • de définir une condition nécessaire sur world[i, j] lorsque (i, j) fait partie des solutions

  • et c’est peut-être l’occasion de jeter un coup d’oeil à numpy.argwhere

• méfiez-vous aussi des expressions du genre tableau_a == tableau_b en ce sens que, si les deux tailles ne coincident pas, numpy va essayer de faire du broadcasting pour réconcilier les deux tailles, et ici clairement, ce n’est pas ce qu’on veut...

# enfin pour transformer une ligne en tableau 2D on a le choix entre 

a = np.array([1, 2, 3])

# version un peu poussive
n, = a.shape; a.reshape((1, n))

# version plus concise
a[np.newaxis, :]