Срезы
Урок 11 из 18 курса Основы Numpy на Coddy.
Срезы в numpy работают так же, как и срезы в списках.
Базовый синтаксис срезов: ary[start:stop:step]
Пример 1
Начните с индекса 1, берите элементы с шагом 2 и остановитесь на последнем индексе (не включая его):
ary = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
print(ary[1:-1:2])
>>> [1 3]Пример 2
То же самое, что и выше, но с более высокими размерностями
ary = np.array([[[1,2],[3,4]], [[5,6],[7,8]], [[9,10], [11,12]]]) # <-- Форма: (3, 2, 2)
print(ary[1:-1:2])
>>> [[[5 6]
>>> [7 8]]]Примечание: Пустые значения начала и конца также поддерживаются в numpy
ary = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
ary[:2] # --> [0 1]
ary[3:] # --> [3 4 5]
Задание
Извлеките срез [[1,2],[3,4]] и [[9,10], [11,12]] из ary
Сохраните результат в переменной res и выведите res
Попробуйте сами
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
Все уроки раздела Основы Numpy
2Создание N-мерных массивов
Высшие размерностиПонимание формЗаполнение фиксированными значениямиТипы NumpyДиапазоныИзменение формы3Индексация массивов Numpy
Базовая индексацияСрезыИндексация массивамиМногомерная индексацияБулева индексацияИндексация по нескольким условиям