الفهرسة الأساسية

يمكن فهرسة مصفوفات Numpy أحادية الأبعاد بنفس طريقة فهرسة قوائم بايثون (python lists):

فهرسة قوائم بايثون:

lst = [1, 2, 3, 4]
lst[1] # --> 2

فهرسة مصفوفات Numpy:

ary = np.array([1, 2, 3, 4])
ary[1] # --> 2

لكن الأمور تصبح أكثر إثارة مع الأبعاد الأكبر.

فهرسة قوائم بايثون ثنائية الأبعاد:

lst = [[1, 2], [3, 4]]
lst[0][1] # --> 2

فهرسة مصفوفات Numpy ثنائية الأبعاد:

ary = np.array([[1, 2], [3, 4]])
ary[0,1] # --> 2 

لاحظ الفرق: ary[0,1]، lst[0][1]

يمكننا استخدام نفس صيغة القوائم مع مصفوفات Numpy: ary[0][1] ولكنها غير فعالة ومن الأفضل استخدام: ary[0, 1]

تعتبر ary[0][1] أقل كفاءة لأنه يتم إنشاء مصفوفة مؤقتة جديدة بعد الفهرس الأول، والتي يتم فهرستها لاحقاً بواسطة 1.

كيفية فهرسة مصفوفة ثلاثية الأبعاد؟

ary = np.array([
	[[1], [2]], 
	[[3], [4]]
])
ary[0, 0, 0] # --> 1
ary[0, 1, 0] # --> 2
ary[1, 0, 0] # --> 3
ary[1, 1, 0] # --> 4