Автор оригинала: Chris.
Библиотека Python для науки о данных, Numpy, позволяет легко легко ловить многомерные массивы.
Для многомерных ломтиков вы можете использовать одномерное нарезку для каждой оси отдельно. Вы определяете ломтики для каждой оси, разделенную запятой.
Вот несколько примеров, нарисованных от моего комплексного обслуживания Nampy. Возьмите свое время, чтобы тщательно понять каждого из них.
import numpy as np a = np.arange(16) a = a.reshape((4,4)) print(a) # [ 0 1 2 3] # [ 4 5 6 7] # [ 8 9 10 11] # [12 13 14 15]] print(a[:, 1]) # Second column: # [ 1 5 9 13] print(a[1, :]) # Second row: # [4 5 6 7] print(a[1, ::2]) # Second row, every other element # [4 6] print(a[:, :-1]) # All columns except last one # [[ 0 1 2] # [ 4 5 6] # [ 8 9 10] # [12 13 14]] print(a[:-1]) # Same as a[:-1, :] # [[ 0 1 2 3] # [ 4 5 6 7] # [ 8 9 10 11]]
Как вы можете видеть в приведенных выше примерах, нарезка многомерных множественных массивов легко – если вы знаете, что Numpy Armays и как нарезать их. Самая важная информация, чтобы помнить, что вы можете нарезать каждую ось отдельно. Если вы не укажите нотацию среза для определенной оси, интерпретатор применяет нарезку по умолчанию (I.E., Colon : ).
Я пропущу подробное объяснение Numpy Dot Notiator ... – Просто обратите внимание, что вы можете «заполнить» оставшиеся колонты нарезки по умолчанию, используя три точки. Вот пример:
import numpy as np a = np.arange(3**3) a = a.reshape((3,3,3)) print(a) ##[[[ 0 1 2] ## [ 3 4 5] ## [ 6 7 8]] ## ## [[ 9 10 11] ## [12 13 14] ## [15 16 17]] ## ## [[18 19 20] ## [21 22 23] ## [24 25 26]]] print(a[0, ..., 0]) # Select the first element of axis 0 # and the first element of axis 2. Keep the rest. # [0 3 6] # Equal to a[0, :, 0]
Куда пойти отсюда?
Сегодня наука о данных находится в основе основных знаний каждого профессионального кодера. Вы просто не можете позволить себе не знать о науке о данных.
Однако многие люди находят научный комплекс данных, чтобы понять и скучно учиться, учиться и в конечном итоге мастера.
Вот почему я написал Numpy TextBook на основе головоломки, который легко понятно, даже для начинающих, и очень весело работать. Вы просто решаете The Numpy Pazzles, приведенные в книге и становятся Numpy Master в пошаговой манере.
Получите свой «Coffe Break Numpy»!
Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.
Чтобы помочь студентам достичь более высоких уровней успеха Python, он основал сайт программирования образования Finxter.com Отказ Он автор популярной книги программирования Python одноклассники (Nostarch 2020), Coauthor of Кофе-брейк Python Серия самооставленных книг, энтузиаста компьютерных наук, Фрилансера и владелец одного из лучших 10 крупнейших Питон блоги по всему миру.
Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.
Оригинал: “https://blog.finxter.com/how-do-you-slice-and-index-multidimensional-arrays-in-numpy/”