Batasan array
Pelajaran 3 dari 18 dalam kursus Dasar-Dasar NumPy di Coddy.
Array memiliki ukuran tetap. Setelah membuat array dengan n elemen, ukuran array akan menjadi n dan tidak bisa diubah setelahnya. Untuk mendapatkan array yang lebih besar atau lebih kecil, kita perlu membuat array baru dan mengisinya dengan data. Array tidak mendukung append maupun delete seperti list Python.
Contohnya:
ary = np.array([34, 59, 5])Variabel ary menyimpan array 1 dimensi yang berisi 3 elemen.
Untuk mengakses setiap elemen, kita menggunakan tanda kurung siku [], sama seperti list Python biasa:
ary[1] # menyimpan nilai 59Untuk menghapus elemen, gunakan np.delete. Fungsi ini tidak akan memengaruhi ary yang asli, tetapi akan mengembalikan array baru tanpa elemen yang dihapus.
Untuk mengganti ary yang asli dengan array baru yang lebih kecil, tetapkan hasilnya ke variabel ary:
ary = np.delete(ary, 1)Untuk menambahkan elemen, gunakan np.append
ary = np.append(ary, 5)Sekarang ary akan menyimpan [34, 59, 5, 5]. np.append juga mengembalikan array baru dan tidak mengubah array yang asli.
Untuk mengakses elemen terakhir, kita bisa menggunakan beberapa pilihan:
ary[-1]
ary[len(ary)-1]
ary[2]Sama seperti pada list Python biasa
Pelajaran ini berisi kuis singkat. Mulai pelajarannya untuk menjawab kuis dan melacak progresmu.
Pelajaran ini berisi kuis singkat. Mulai pelajarannya untuk menjawab kuis dan melacak progresmu.
Pelajaran ini berisi kuis singkat. Mulai pelajarannya untuk menjawab kuis dan melacak progresmu.
Tantangan
MudahBuat fungsi bernama array_modifier yang menerima 3 nilai: sebuah list, sebuah nilai, dan sebuah indeks.
Ubah list menjadi array numpy, lalu sisipkan nilai baru pada indeks yang ditentukan. Kamu tidak boleh menggunakan fungsionalitas list.
Masalah ini dapat diselesaikan dengan mudah menggunakan .insert bawaan, tetapi aku ingin kamu berlatih menggunakan fungsionalitas lain.
Coba sendiri
import numpy as np
def array_modifier(lst, value, index):
passSemua pelajaran di Dasar-Dasar NumPy
2Pembuatan array N-Dimensi
Dimensi Lebih TinggiMemahami BentukMengisi dengan Nilai TetapTipe NumPyRentangMengubah BentukLatihan sendiri: Compiler Python online