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Indexación dimensional

Lección 13 de 18 del curso Fundamentos de Numpy de Coddy.

Numpy soporta una herramienta extremadamente potente: la indexación de dimensiones.

Para indexar dimensiones utilizamos los dos puntos :. Los dos puntos toman todos los elementos en el índice específico donde se colocan. Por ejemplo, supongamos que tenemos un array con la forma ary.shape # --> (2, 1, 3, 1), colocar los dos puntos : en ary[:, 0, 0, 0] tomará los dos elementos situados más a la izquierda de la forma y, para cada uno de ellos, extraerá el elemento cero para el resto de las dimensiones.

Nota: La ubicación de los dos puntos en los corchetes [] es la dimensión que estamos indexando, es decir:

  • ary[:, 0, 0, 0] Indexa la dimensión 4D
  • ary[0, :, 0, 0] Indexa la dimensión 3D
  • ary[0, 0, :, 0] Indexa la dimensión 2D
  • ary[0, 0, 0, :] Indexa la dimensión 1D
  • ary[:, :, 0, 0] Indexa las dimensiones 4D y 3D
  • etc

Ejemplo 1

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

Los dos puntos toman todos los elementos en el índice especificado y continúan al siguiente índice.

En nuestro caso: 

  • ary[:, 0] Tomamos todos los primeros elementos y en cada elemento tomamos el elemento 0
  • ary[0, :] Tomamos el primer elemento y en ese elemento tomamos todos los elementos.

Ejemplo 2

Array 3D

ary = np.array([
	[[1, 2], [3, 4]],
	[[5, 6], [7, 8]]
])
ary[:, 0, :] # --> [[1, 2], [5, 6]]
ary[:, :, 0] # --> [[1, 3], [5, 7]]
  • ary[:, 0, :] Tomamos todos los elementos, luego tomamos el primer elemento y finalmente tomamos todo lo que hay allí
  • ary[:, :, 0] Tomamos todos los elementos, luego tomamos todos estos elementos y finalmente tomamos el primer elemento de cada uno.
  • ¿Puedes adivinar cuál es la salida para ary[0, :, :]?

Ejemplo 3

Obtener el primer y último índice de cada fila

x = np.array([
	[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
	[ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
	[12, 13, 14, 15, 16, 17],
	[18, 19, 20, 21, 22, 23],
])
x[:, np.array([0, -1])]
>>> [0, 5, 6, 11, 12, 17, 18, 23]

Ejemplo 4

Un array con la forma (2, 1, 3, 1) tal como en el ejemplo inicial

ary = np.array([
    [
        [
            [1],[2],[3]
        ]
    ],
    [
        [
            [4],[5],[6]
        ]
    ]
])
ary[:, 0, 0, 0] # --> [1, 4]
ary[0, :, 0, 0] # --> [1]
ary[0, 0, :, 0] # --> [1, 2, 3]
ary[0, 0, 0, :] # --> [1]

Nota: también es posible utilizar la sintaxis de segmentación (slicing): start:stop:step que aprendimos en la lección de Slicing

  • ary[:, 0:5, 2:3, :]
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Desafío

Fácil

Dado un array 3D ary, recupera el 2.º, 3.er y 4.º número de cada array 1D

Pruébalo tú mismo

import numpy as np
'''
ary looks like:
array([[[ 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, 27, 28, 29],
        [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39]],

       [[40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
        [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59]],

       [[60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
        [70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79]],

       [[80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89],
        [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]]])
'''
ary = np.arange(0, 100).reshape(5, 2, 10) # don't change ary
res = ary[] # <-- Complete indices
print(str(res).replace("\n", "")) # don't change this line

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