Wycinanie
Lekcja 11 z 18 w kursie Podstawy NumPy w Coddy.
Wycinanie w numpy działa tak samo jak wycinanie z list.
Podstawowa składnia wycinania to: ary[start:stop:step]
Przykład 1
Zacznij od indeksu 1 i pobieraj elementy, przeskakując o 2 pozycje, aż do ostatniego indeksu (bez niego):
ary = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
print(ary[1:-1:2])
>>> [1 3]Przykład 2
Tak samo jak wyżej, ale dla większej liczby wymiarów
ary = np.array([[[1,2],[3,4]], [[5,6],[7,8]], [[9,10], [11,12]]]) # <-- Kształt: (3, 2, 2)
print(ary[1:-1:2])
>>> [[[5 6]
>>> [7 8]]]Uwaga: W numpy obsługiwane są również puste wartości początkowe i końcowe
ary = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
ary[:2] # --> [0 1]
ary[3:] # --> [3 4 5]
Wyzwanie
Wyodrębnij wycinkiem [[1,2],[3,4]] i [[9,10], [11,12]] z ary
Zapisz wynik w zmiennej res i wyświetl res
Spróbuj swoich sił
import numpy as np
ary = np.array([ [ [ 1,2 ],[ 3,4 ] ], [ [ 5,6 ],[ 7,8 ] ], [ [ 9,10 ], [ 11,12 ] ] ]) # Don't touch
res = ary[] # <-- Slice
print(str(res).replace('\n', '')) # 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