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Ultimatives Numpy
Ultimatives Numpy
Grundlegendes Indexieren
Jedes NumPy-Array hat Elemente und deren jeweilige Indizes. Hier konzentrieren wir uns auf Indizes in 1D-Arrays. Im folgenden Bild sind die positiven Indizes in grün dargestellt, während die negativen Indizes in rot gezeigt werden:
Wie Sie sehen können, hat jedes Element im Array sowohl einen positiven als auch einen negativen Index. Tatsächlich ist das Indexieren in Arrays ähnlich wie das Indexieren in Listen.
Zugriff auf Elemente über Indizes
Um auf ein Element über seinen Index zuzugreifen, sollten Sie den Index dieses Elements in eckigen Klammern angeben, z.B. array[2].
Hinweis
Wenn ein angegebener Index außerhalb des Bereichs liegt, wird ein
IndexErrorausgelöst, seien Sie also vorsichtig damit.
import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Accessing the first element (positive index) print(f'The first element (positive index): {array[0]}') # Accessing the first element (negative index) print(f'The first element (negative index): {array[-5]}') # Accessing the last element (positive index) print(f'The last element (positive index): {array[4]}') # Accessing the last element (negative index) print(f'The last element (negative index): {array[-1]}') # Accessing the third element (positive index) print(f'The third element (positive index): {array[2]}') # Accessing the third element (negative index) print(f'The third element (negative index): {array[-3]}')
Tatsächlich sind positive und negative Indizierung nur zwei Methoden, um auf Array-Elemente zuzugreifen, und sie funktionieren funktional auf die gleiche Weise.
Hinweis
Es ist gängige Praxis, auf das erste Element des Arrays mit einem positiven Index (
0) und auf das letzte Element mit einem negativen Index (-1) zuzugreifen.
Da die Elemente unseres Arrays nur Zahlen sind, können wir alle Arten von Operationen an ihnen durchführen, die wir auch mit normalen Zahlen machen würden:
import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Finding the average between the first and the last element print((array[0] + array[-1]) / 2)
Hier haben wir den Durchschnitt der ersten und der letzten Elemente unseres Arrays berechnet.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Indexieren entscheidend ist, um spezifische Elemente oder Teilmengen von Daten zuzugreifen, zu ändern oder zu extrahieren, was eine effiziente und präzise Manipulation der Array-Inhalte ermöglicht.
Swipe to start coding
Berechnen Sie den Durchschnitt der ersten, vierten und letzten Elemente:
- Verwenden Sie einen positiven Index, um auf das erste Element zuzugreifen.
- Verwenden Sie einen positiven Index, um auf das vierte Element zuzugreifen.
- Verwenden Sie einen negativen Index, um auf das letzte Element zuzugreifen.
- Berechnen Sie den Durchschnitt dieser Zahlen.
Lösung
Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwendenDanke für Ihr Feedback!
Grundlegendes Indexieren
Jedes NumPy-Array hat Elemente und deren jeweilige Indizes. Hier konzentrieren wir uns auf Indizes in 1D-Arrays. Im folgenden Bild sind die positiven Indizes in grün dargestellt, während die negativen Indizes in rot gezeigt werden:
Wie Sie sehen können, hat jedes Element im Array sowohl einen positiven als auch einen negativen Index. Tatsächlich ist das Indexieren in Arrays ähnlich wie das Indexieren in Listen.
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Hinweis
Wenn ein angegebener Index außerhalb des Bereichs liegt, wird ein
IndexErrorausgelöst, seien Sie also vorsichtig damit.
import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Accessing the first element (positive index) print(f'The first element (positive index): {array[0]}') # Accessing the first element (negative index) print(f'The first element (negative index): {array[-5]}') # Accessing the last element (positive index) print(f'The last element (positive index): {array[4]}') # Accessing the last element (negative index) print(f'The last element (negative index): {array[-1]}') # Accessing the third element (positive index) print(f'The third element (positive index): {array[2]}') # Accessing the third element (negative index) print(f'The third element (negative index): {array[-3]}')
Tatsächlich sind positive und negative Indizierung nur zwei Methoden, um auf Array-Elemente zuzugreifen, und sie funktionieren funktional auf die gleiche Weise.
Hinweis
Es ist gängige Praxis, auf das erste Element des Arrays mit einem positiven Index (
0) und auf das letzte Element mit einem negativen Index (-1) zuzugreifen.
Da die Elemente unseres Arrays nur Zahlen sind, können wir alle Arten von Operationen an ihnen durchführen, die wir auch mit normalen Zahlen machen würden:
import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Finding the average between the first and the last element print((array[0] + array[-1]) / 2)
Hier haben wir den Durchschnitt der ersten und der letzten Elemente unseres Arrays berechnet.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Indexieren entscheidend ist, um spezifische Elemente oder Teilmengen von Daten zuzugreifen, zu ändern oder zu extrahieren, was eine effiziente und präzise Manipulation der Array-Inhalte ermöglicht.
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- Verwenden Sie einen positiven Index, um auf das erste Element zuzugreifen.
- Verwenden Sie einen positiven Index, um auf das vierte Element zuzugreifen.
- Verwenden Sie einen negativen Index, um auf das letzte Element zuzugreifen.
- Berechnen Sie den Durchschnitt dieser Zahlen.
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