Indicizzazione dimensionale

Numpy supporta uno strumento estremamente potente: l'indicizzazione delle dimensioni.

Per indicizzare una dimensione, usiamo i due punti :. I due punti selezionano tutti gli elementi all'indice specifico in cui sono posizionati. Per esempio, supponiamo di avere un array con la forma ary.shape # --> (2, 1, 3, 1): posizionando i due punti : in ary[:, 0, 0, 0] verranno selezionati i due elementi più a sinistra della forma e, per ciascuno di essi, verrà estratto l'elemento in posizione zero per le dimensioni rimanenti.

Nota: la posizione dei due punti all'interno delle brackets [] corrisponde alla dimensione che stiamo indicizzando, ovvero

• ary[:, 0, 0, 0] Indica la dimensione 4D
• ary[0, :, 0, 0] Indica la dimensione 3D
• ary[0, 0, :, 0] Indica la dimensione 2D
• ary[0, 0, 0, :] Indica la dimensione 1D
• ary[:, :, 0, 0] Indica le dimensioni 4D e 3D
• ecc.

Esempio 1

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

I due punti selezionano tutti gli elementi all'indice specificato e proseguono all'indice successivo

Nel nostro caso: 

• ary[:, 0] Selezioniamo tutti i primi elementi e, per ciascun elemento, selezioniamo l'elemento 0
• ary[0, :] Selezioniamo il primo elemento e, in quell'elemento, selezioniamo tutti gli elementi.

Esempio 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, :] Selezioniamo tutti gli elementi, poi selezioniamo il primo elemento e infine selezioniamo tutto ciò che si trova lì
• ary[:, :, 0] Selezioniamo tutti gli elementi, poi selezioniamo tutti questi elementi e infine selezioniamo il primo elemento di ciascuno.
• Riesci a indovinare qual è l'output di ary[0, :, :]

Esempio 3

Ottieni il primo e l'ultimo indice da ogni riga

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]

Esempio 4

Un array con forma (2, 1, 3, 1), proprio come nell'esempio iniziale

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: è possibile usare anche la sintassi di slicing: start:stop:step, che abbiamo imparato nella lezione Slicing

• ary[:, 0:5, 2:3, :]