Индексация массива NumPy
Доступ к элементам массива
Индексация массива аналогична доступу к элементу массива.
Вы можете получить доступ к элементу массива, обратившись к его порядковому номеру.
Индексы в массивах NumPy начинаются с 0, что означает, что первый элемент имеет индекс 0, а второй — индекс 1 и т. д.
Пример
Получите первый элемент из следующего массива:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[0])
Пример
Получите второй элемент из следующего массива.
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[1])
Пример
Получите третий и четвертый элементы из следующего массива и добавьте их.
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[2] +
arr[3])
Доступ к двумерным массивам
Для доступа к элементам из двумерных массивов мы можем использовать целые числа, разделенные запятыми, представляющие размерность и индекс элемента.
Думайте о двухмерных массивах как о таблице со строками и столбцами, где строка представляет измерение, а индекс представляет столбец.
Пример
Доступ к элементу в первой строке, второй столбец:
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('2nd element on 1st row: ', arr[0, 1])
Пример
Доступ к элементу во 2-й строке, 5-м столбце:
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('5th element on
2nd row: ', arr[1, 4])
Доступ к трехмерным массивам
Чтобы получить доступ к элементам из трехмерных массивов, мы можем использовать целые числа, разделенные запятыми, представляющие размеры и индекс элемента.
Пример
Доступ к третьему элементу второго массива первого массива:
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8,
9], [10, 11, 12]]])
print(arr[0, 1, 2])
Объяснение примера
arr[0, 1, 2]печатает значение 6.
И вот почему:
Первое число представляет первое измерение, которое содержит два массива:
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
и:
[[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
. мы выбрали 0, у нас остался первый массив:
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
Второе число представляет второе измерение, которое также содержит два массива:
[1, 2, 3]
и:
[4, 5, 6] .
Поскольку мы выбрали 1, у нас остался второй массив:
[4, 5, 6]
Третье число представляет собой третье измерение, которое содержит три значения:
4
5
6
Поскольку мы выбрали 2, мы получаем третье значение:
6
Отрицательное индексирование
Используйте отрицательное индексирование для доступа к массиву с конца.
Пример
Распечатайте последний элемент из 2-го размера:
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('Last element
from
2nd dim: ', arr[1, -1])