NumPy Array-indeksering
Toegang tot Skikking Elemente
Skikkingsindeksering is dieselfde as toegang tot 'n skikkingselement.
U kan toegang tot 'n skikkingselement verkry deur na sy indeksnommer te verwys.
Die indekse in NumPy-skikkings begin met 0, wat beteken dat die eerste element indeks 0 het, en die tweede het indeks 1 ens.
Voorbeeld
Kry die eerste element uit die volgende skikking:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[0])
Voorbeeld
Kry die tweede element uit die volgende skikking.
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[1])
Voorbeeld
Kry derde en vierde elemente uit die volgende skikking en voeg dit by.
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[2] +
arr[3])
Toegang tot 2-D Skikkings
Om toegang tot elemente van 2-D skikkings te kry, kan ons kommageskeide heelgetalle gebruik wat die dimensie en die indeks van die element verteenwoordig.
Dink aan 2-D skikkings soos 'n tabel met rye en kolomme, waar die ry die dimensie verteenwoordig en die indeks die kolom verteenwoordig.
Voorbeeld
Toegang tot die element op die eerste ry, tweede kolom:
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])
Voorbeeld
Toegang tot die element op die 2de ry, 5de kolom:
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])
Toegang tot 3-D-skikkings
Om toegang tot elemente van 3-D skikkings te kry, kan ons kommageskeide heelgetalle gebruik wat die afmetings en die indeks van die element verteenwoordig.
Voorbeeld
Toegang tot die derde element van die tweede skikking van die eerste skikking:
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8,
9], [10, 11, 12]]])
print(arr[0, 1, 2])
Voorbeeld Verduidelik
arr[0, 1, 2]druk die waarde 6.
En dit is hoekom:
Die eerste getal verteenwoordig die eerste dimensie, wat twee skikkings bevat:
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
en:
[[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
Sedert ons gekies 0het, bly ons met die eerste skikking:
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
Die tweede getal verteenwoordig die tweede dimensie, wat ook twee skikkings bevat:
[1, 2, 3]
en:
[4, 5, 6]
Aangesien ons gekies 1het, bly ons oor met die tweede skikking:
[4, 5, 6]
Die derde getal verteenwoordig die derde dimensie, wat drie waardes bevat:
4
5
6
Aangesien ons gekies 2het, eindig ons met die derde waarde:
6
Negatiewe indeksering
Gebruik negatiewe indeksering om toegang tot 'n skikking van die einde af te verkry.
Voorbeeld
Druk die laaste element van die 2de dim af:
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])