Numpy Array Slicing

„Numpy Array Slicing ist die Methode in der Python -Sprache, die zum Schneiden eines Arrays verwendet wird. Numpy ist eine Bibliothek, die von den Python-Paketen präsentiert wird und sich mit allen Funktionen im Zusammenhang mit Numerikern, Arrays (eindimensional und mehrdimensional) und Matrizen befasst. Array -Slicing wird verwendet, wenn wir an einem bestimmten Wert arbeiten müssen, der in einem bestimmten Index in einem Array vorhanden ist, e.G., Wenn wir ein eindimensionales Array haben, nehmen wir an, „[3, 4, 5, 6, 7, 9, 11]“ und wir möchten eine bestimmte Operation auf dem Array-Element durchführen, das an der Indexnummer 2 vorliegt oder ob Wir möchten die Nummer aus dem Array aus der Indexnummer 2 bis zur Indexnummer 5 herausnehmen und einen Vorgang ausführen. Dann werden wir das Array mit Funktion Array Slicing tun, indem wir das Array schneiden.”

Verfahren

Die Implementierungsmethode wird mit Hilfe verschiedener Beispiele in diesem Artikel erörtert und angezeigt. Wenn Sie diesem Artikel vollständig folgen, lernen die Leser über die grundlegende Syntax für Arrayschneide mithilfe der Numpy -Bibliothek informiert. Die Voraussetzung für die Implementierung dieser Methode, wie im Artikel beschrieben, besteht darin, sicherzustellen.

Syntax

Die grundlegende Methode für die Implementierung des Array -Schnitts ist wie folgt:

$ [START: STOP: STEP]

Für die Implementierung des Array-Schnitts müssen wir uns mit dem drei S-Methoden auseinandersetzen, der den ersten „S“ darstellt, der anfängliche Index von wo aus wir das Slicing beginnen sollen, dann kommt der zweite „S“, der die Stops der Stops dieser Erzählung stellt Wie viel Länge möchte wir, dass das Array in Scheiben geschnitten wird und der letzte Schritt „S“, der das Inkrement im Index des Arrays zum Schneiden angibt. Standardmäßig wird der Start auf den anfänglichen Index „0“ eingestellt, der Stopp auf die Länge des Arrays befestigt, und der Schritt hat den Wert "+1", der den Wert "+1" hat.

Mit der vollständigen Kenntnis der oben genannten Syntax für das Numpy-Array-Schnitt können wir die Syntax ändern und ein Array gemäß unserer Anforderung mit den verschiedenen Ansätzen in den Beispielen in den Beispielen in Scheiben schneiden.

Beispiel 01

In diesem ersten Beispiel des Artikels werden wir die grundlegende Array-Slicing-Methode auf einem eindimensionalen Array implementieren. Wir haben bereits ein Projekt im Python -Compiler erstellt und die Numpy -Bibliothek importiert, damit wir die Array -Erklärung und ihre damit verbundene Funktion im Projekt verwenden können. Lassen Sie uns ein eindimensionales Array mit dem Mitglied oder Elementen als „[3, 6, 8, 7, 9, 2, 4, 5]“ unter Verwendung der Numpy-Deklarationsmethode als „NP initialisieren“, um mit dem Beispiel zu beginnen, und initialisieren Sie ein eindimensionales Array. Array () ”.

Jetzt werden wir versuchen, das Array vom Index 2 bis 4 zu schneiden. Für dieses Schneiden werden wir einfach den von uns deklarierten Array -Namen nennen und dann die Quadratklasse und die "Notation" verwenden, geben wir den Startindex als „2“ und den Stop -Index als „4“ und die an Schritt für das Inkrement als „1“, e.G. [Start: Stop: STEP], was in unserem Fall als [2: 4: 1] impliziert, und dann werden wir einfach die Ergebnisse dieser Schnitt an, indem wir die Funktion print () aufrufen. Das Beispiel ist in der folgenden Abbildung im Python -Code dargestellt:

Numph als NP importieren
Array = np.Array ([3, 6, 8, 7, 9, 2, 4, 5])
print (Array [2: 4: 1])

Die Ausgabe nach dem Ausführen des obigen Code im Compiler scheint 8 und 7 zu sein. Dies liegt daran, dass wir das Array von Index 2 bis 4 und in Index 2 geschnitten haben, hatten wir 8; Bei Index 4 hatten wir 7 im Array. Hier hat der Code also die richtige Ausgabe gegeben.

Beispiel 02

Das zweite Beispiel zeigt uns, wie wir die Slicing -Methode verwenden können, um das gesamte Array nach einem bestimmten Index zu schneiden. Wir müssen ein neues Projekt mit einem Namen erstellen (wie wir es wünschen). In diesem neu erstellten Projekt werden wir die Numpy-Bibliothek installieren und importieren, damit wir die Funktionen im Zusammenhang mit Matrizen und ND-Arrays möglicherweise nutzen können.

Nachdem wir den Numpy als NP importiert haben, werden wir dieses „NP“ verwenden, um ein Array zu deklarieren, das in diesem Beispiel eine Dimension hat, als "[2, 4, 6, 7, 8, 9, 3]" ". Wir werden das Slicing in diesem Array von Index 3 auf das Ende des Arrays anwenden, und dies tun dies mit der Methode "Array ([Startindex:])". Diese Syntax erfordert nur den Startindex, und für den Rest des Arrays verwenden wir die Notation ":". Implementieren wir diese Methode für unser Beispiel, indem Sie die Funktion als „Array ([3:]) ändern“. Dieses Beispiel kann wie folgt im Python -Skript geschrieben werden.

Numph als NP importieren
Array = np.Array ([2, 4, 6, 7, 8, 9, 3])
print (Array [3:])

Nachdem der Code erfolgreich ausgeführt wurde, hat die Ausgabe die Nummern 7, 8, 9 und 3 zurückgegeben, da der Index 3 in unserem deklarierten Array ab 7 beginnt und mit 3 endet, wo das Array endet.

Beispiel 03

Das dritte Beispiel würde sich geringfügig von den oben genannten Beispielen im Artikel unterscheiden. Hier werden wir uns mit den mehrdimensionalen Arrays befassen und die Schnittmethode auf sie ausführen. Wir werden ein neues Projekt im Python -Compiler erstellen und dann Numpy als NP importieren. Danach werden wir ein 2-D-Array als "([[1, 3, 5, 4, 6], [7, 3, 3, 9, 11]]) deklarieren"). Nehmen wir nun an, wir wollen dieses Array so aufschneiden, dass das erste Element des Arrays „[1, 3, 5, 4, 6]“ unberührt bleibt und das zweite Element, das „[7, 3, 3, 9) lautet , 11] ”Es wird von Index 0 bis 3 in Scheiben geschnitten, dann ändern wir die oben genutzte Methode zum Schneiden als" Druck (Array [1, 0: 3]) ".

Numph als NP importieren
Array = np.Array ([[1, 3, 5, 4, 6], [7, 3, 3, 9, 11]])
print (Array [1, 0: 4])

Die Ausgabe des Codes wird als 7, 3, 3 und 9 angezeigt, was korrekt ist.

Abschluss

Mit Hilfe dieses Artikels erhalten wir eine Einführung in das Numpy Array Slicing. Dieser Artikel enthält insgesamt drei Beispiele, die die vollständige Demonstration des Array-Schnitts für ND-Arrays unter Verwendung verschiedener Ansätze zeigen. Die grundlegende Syntax für das Array -Schnitt bleibt gleich, aber wir können sie ein wenig ändern, um sie für unsere Anforderungen zu verwenden.