Adaptateur plateau rapide pour 200PL - 323 de Manfrotto Ajouter un système de libération rapide à tout monopode qui n'en comprends pas un Une nouvelle amélioration. L'adaptateur pour plateau rectangulaire à changement rapide est une manière pratique et flexible d'ajouter une fonction de sortie rapide quel que soit le trépied / monopode. Un outil hautement utile pour tous types de photographes. Points forts: Ajouter un système de libération rapide à tout monopode qui n'en comprends pas un Permet un montage et démontage rapide de l'appareil photo Idéal pour une utilisation avec des appareils photo ou des télescopes Fabriqué à partir d'aluminium robuste et léger pour le transporter facilement Filetage de 6, 3mm et 9, 5mm universel pour maximiser la compatibilité Ajouter une fonction de sortie rapide à un monopode signifie que vous pouvez installer et désinstaller votre équipement rapidement et efficacement. Assez versatile pour s'attacher à n'importe quel télescopes ou appareils, cet adaptateur vous procure un maximum de compatibilité.
Super, mais je suis revenu Comme le titre l'indique, la plaque suisse Arca est plus qu'excellente, bien construite à l'accoutumée... Mais peut-être même si Arca Swiss n'est pas compatible avec d'autres marques, parce que j'ai dû faire le retour, il n'est pas allé à la rotule Rollei même si la plaque de Rollei et d'Arca Swiss, mais elle ne s'est pas serrée à suffisance
Slice 2D Array avec la fonction numpy. ix_() dans NumPy La fonction numpy. ix_() forme une séquence d'éléments sous forme de maillage ouvert en Python. Cette fonction prend n tableaux 1D et renvoie un tableau nD. Nous pouvons utiliser cette fonction pour extraire des tranches 1D individuelles de notre tableau principal, puis les combiner pour former un tableau 2D. L'exemple de code suivant fait le même travail que les exemples précédents mais en utilisant la fonction numpy. ix_() avec indexation de tableau en Python. Python comment définir un tableau à deux dimensions - Python exemple de code. import numpy as np y = x[np. ix_([0, 2], [1, 3])] Dans le code ci-dessus, nous avons essentiellement fait exactement la même chose que les exemples précédents, mais en utilisant la fonction np. ix_() avec l'indexation de tableau en Python. L'idée principale derrière tous ces exemples est la même. Lorsque nous avons créé notre tableau principal, un tampon lui a été alloué en fonction de sa forme et de sa taille. La méthode d'indexation de tableau crée un nouvel objet de type de données tableau qui pointe vers la mémoire tampon de notre tableau principal.
taille d'un tableau python (8) Dans un programme, j'écris le besoin de faire pivoter un tableau bidimensionnel. À la recherche de la solution optimale j'ai trouvé cet impressionnant one-liner qui fait le travail: rotated = zip(*original[::-1]) Je l'utilise dans mon programme maintenant et cela fonctionne comme supposé. Mon problème cependant, c'est que je ne comprends pas comment cela fonctionne. J'apprécierais que quelqu'un puisse expliquer comment les différentes fonctions impliquées atteignent le résultat désiré. C'est un peu intelligent. Tableau à deux dimensions python program. Voici la répartition: [::-1] - effectue une copie superficielle de la liste originale dans l'ordre inverse. On pourrait aussi utiliser reversed() qui produirait un itérateur inverse sur la liste plutôt que de copier réellement la liste (plus de mémoire efficace). * - fait de chaque sous-liste de la liste originale un argument distinct de zip() (ie, décompresse la liste) zip() - prend un élément de chaque argument et en fait une liste (un tuple), et se répète jusqu'à ce que toutes les sous-listes soient épuisées.
L'exemple de code suivant nous montre exactement comment y parvenir avec l'indexation de tableau en Python. Multidimensional-array - Comment initialiser un tableau à deux dimensions en Python?. import numpy as np x = range(16) x = shape(x, (4, 4)) print(x) y = x[[[0], [2]], [1, 3]] print(y) Production: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11] [12 13 14 15]] [[ 1 3] [ 9 11]] Dans le code ci-dessus, nous avons extrait les éléments des lignes 1 et 3 qui se croisent avec les colonnes 1 et 3 tout en sautant la ligne 2 et la colonne 2 avec la méthode d'indexation de tableau en Python. Cela peut également être fait avec une approche similaire mais avec une syntaxe différente, comme indiqué dans l'exemple de codage ci-dessous. import numpy as np y = x[0::2, 1::2] Dans le code ci-dessus, nous avons également extrait les éléments des lignes 1 et 3 qui se croisent avec les colonnes 1 et 3 tout en sautant les lignes 2 et 2 avec la méthode d'indexation de tableau en Python. Cette méthode est plus simple que l'approche précédente car elle n'implique pas trop de parenthèses et est globalement plus lisible.
Je suis débutant en python et je suis en train d'utiliser, en deux dimensions, liste, que j'ai d'abord remplir avec la même variable dans chaque lieu. Je suis venu avec cette: def initialize_twodlist ( foo): twod_list = [] new = [] for i in range ( 0, 10): for j in range ( 0, 10): new. append ( foo) twod_list. append ( new) Il donne le résultat souhaité, mais se sent comme une solution de contournement. Python | Utiliser correctement les tableaux/listes 2D – Acervo Lima. Est-il plus facile/plus court/moyen plus élégant de faire cela? Juste un petit (ou importante, en fonction de qui est de regarder) pinaille: les listes ne sont pas des tableaux. Si vous voulez des tableaux, utiliser numpy. Cette question est similaire: il traite de l'initialisation de tableaux multidimensionnels en Python. Comment feriez-vous pour initialiser un tableau multidimensionnel dans numpy, alors? Vous pouvez organiser les données dans un tableau comme structure par défaut de Python, mais il n'est pas presque aussi efficace ou utile comme un tableau NumPy. Surtout si vous voulez traiter de grands ensembles de données.
C'est là que la transposition se produit réellement. Donc, en supposant que vous avez ceci: [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] Vous obtenez d'abord ceci (peu profonde, copie inversée): [ [7, 8, 9], [1, 2, 3]] Ensuite, chacune des sous-listes est passée en argument à zip: zip([7, 8, 9], [4, 5, 6], [1, 2, 3]) zip() consomme de façon répétée un élément du début de chacun de ses arguments et en fait un tuple, jusqu'à ce qu'il n'y ait plus d'éléments, ce qui entraîne: [(7, 4, 1), (8, 5, 2), (9, 6, 3)] Et Bob est ton oncle. Pour répondre à la question de @ IkeMiguel dans un commentaire sur la rotation dans l'autre sens, c'est assez simple: il suffit d'inverser à la fois les séquences qui vont dans le zip et le résultat. Tableau à deux dimensions python pdf. Le premier peut être réalisé en supprimant le [::-1] et le second peut être réalisé en lançant une reversed() autour du tout. Puisque reversed() renvoie un itérateur sur la liste, nous devrons mettre list() autour de celui-ci pour le convertir. Alors: rotated = list(zip(*reversed(original))) Bien sûr, vous pouvez également faire pivoter la liste dans le sens des aiguilles d'une montre trois fois.