Podstawowe indeksowanie
Lekcja 10 z 18 w kursie Podstawy NumPy w Coddy.
Jednowymiarowe tablice Numpy można indeksować tak samo jak listy Pythona:
Indeksowanie listy Pythona:
lst = [1, 2, 3, 4]
lst[1] # --> 2Indeksowanie tablicy Numpy:
ary = np.array([1, 2, 3, 4])
ary[1] # --> 2Ale przy większej liczbie wymiarów robi się ciekawie.
Indeksowanie dwuwymiarowej listy Pythona:
lst = [[1, 2], [3, 4]]
lst[0][1] # --> 2Indeksowanie dwuwymiarowej tablicy Numpy:
ary = np.array([[1, 2], [3, 4]])
ary[0,1] # --> 2 Zauważ różnicę: ary[0,1], lst[0][1]
W tablicach Numpy możemy używać tej samej składni co w przypadku list: ary[0][1], ale jest ona nieefektywna, dlatego lepiej użyć: ary[0, 1]
ary[0][1]jest mniej efektywne, ponieważ po pierwszym indeksowaniu tworzona jest nowa tablica tymczasowa, której element o indeksie 1 jest następnie pobierany.
Jak indeksować tablicę trójwymiarową?
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
Sprawdź sięTa lekcja zawiera krótki quiz. Zacznij lekcję, żeby na niego odpowiedzieć i śledzić swoje postępy.
Sprawdź sięTa lekcja zawiera krótki quiz. Zacznij lekcję, żeby na niego odpowiedzieć i śledzić swoje postępy.
Wyzwanie
ŁatwyPobierz element (używając indeksowania), który zawiera wartość 5 z tablicy 3D ary
Spróbuj swoich sił
import numpy as np
ary = np.array([ [ [ 0, 1 ], [ 2, 3 ] ], [ [ 4, 5 ], [ 6, 7 ] ] ])
res = ary[] # <-- Complete the indexing
print(res) # Don't touch
Wszystkie lekcje w sekcji Podstawy NumPy
2Tworzenie tablic wielowymiarowych
Wyższy wymiarZrozumienie kształtówWypełnianie stałymi wartościamiTypy NumPyZakresZmiana kształtu3Indeksowanie tablic NumPy
Podstawowe indeksowanieWycinanieIndeksowanie tablicIndeksowanie według wymiarówIndeksowanie logiczneIndeksowanie z wieloma warunkamiPoćwicz samodzielnie: Kompilator Python online