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Lernen Mehrdimensionale Indizierung | Indizierung und Slicing
Ultimatives NumPy

bookMehrdimensionale Indizierung

Nachdem Sie nun in der Lage sind, Elemente in 1D-Arrays zuzugreifen, ist es an der Zeit, das Indexieren in höherdimensionalen Arrays kennenzulernen.

Indexierung von 2D-Arrays

Dies ist ein 2x3 Array, was bedeutet, dass es aus 2 1D-Arrays entlang Achse 0 besteht, und jedes dieser 1D-Arrays enthält 3 Elemente entlang Achse 1.

Die folgenden Abbildungen verdeutlichen das positive und negative Indexieren in 2D-Arrays (Array-Werte sind in schwarz dargestellt, Indizes in grün für positive Indizes und in rot für negative Indizes):

Zugriff auf Elemente in 2D-Arrays

In 1D-Arrays erfolgt der Zugriff auf Elemente durch Angabe des Index des Elements in eckigen Klammern. Wenn dies bei 2D-Arrays gemacht wird, erhält man ein 1D-Array am angegebenen Index, was unter Umständen genau das gewünschte Ergebnis ist.

Soll jedoch ein bestimmtes Element eines inneren 1D-Arrays abgerufen werden, muss sowohl der Index des 1D-Arrays (entlang der Achse 0) als auch der Index seines Elements (entlang der Achse 1) angegeben werden, z. B. array[0, 1]. Alternativ kann auch array[0][1] wie bei einer Python-list verwendet werden, dies ist jedoch weniger effizient, da die Suche für jeden Index zweimal statt einmal durchgeführt wird.

Note
Hinweis

Wenn ein angegebener Index außerhalb des gültigen Bereichs liegt, wird ein IndexError ausgelöst. Daher ist Vorsicht geboten.

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import numpy as np array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # Accessing the first element (1D array) with positive index print(array_2d[0]) # Accessing the second element of the first 1D array with positive index print(array_2d[0, 1]) # Accessing the last element of the last 1D array with negative index print(array_2d[-1, -1])
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Das folgende Bild zeigt die Struktur des in der Aufgabe verwendeten Arrays stock_prices:

Aufgabe

Swipe to start coding

stock_prices enthält simulierte Aktienkurse über fünf Tage für fünf verschiedene Unternehmen. Jede Zeile entspricht einem bestimmten Unternehmen, und jede Spalte entspricht einem bestimmten Tag. Folglich repräsentiert jedes Element in der Matrix den Schlusskurs einer bestimmten Aktie eines Unternehmens an einem bestimmten Tag.

  1. Abrufen aller Aktienkurse des ersten Unternehmens über fünf Tage mittels positiver Indizierung.
  2. Abrufen des Aktienkurses des dritten Unternehmens am zweiten Tag mittels positiver Indizierung.
  3. Abrufen des Aktienkurses des letzten Unternehmens am letzten Tag mittels negativer Indizierung.

Lösung

War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 2. Kapitel 2
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Can you explain the difference between positive and negative indexing in 2D arrays?

How do I access a specific row or column in a 2D array?

Why is using array[0, 1] more efficient than array[0][1]?

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Indexierung von 2D-Arrays

Dies ist ein 2x3 Array, was bedeutet, dass es aus 2 1D-Arrays entlang Achse 0 besteht, und jedes dieser 1D-Arrays enthält 3 Elemente entlang Achse 1.

Die folgenden Abbildungen verdeutlichen das positive und negative Indexieren in 2D-Arrays (Array-Werte sind in schwarz dargestellt, Indizes in grün für positive Indizes und in rot für negative Indizes):

Zugriff auf Elemente in 2D-Arrays

In 1D-Arrays erfolgt der Zugriff auf Elemente durch Angabe des Index des Elements in eckigen Klammern. Wenn dies bei 2D-Arrays gemacht wird, erhält man ein 1D-Array am angegebenen Index, was unter Umständen genau das gewünschte Ergebnis ist.

Soll jedoch ein bestimmtes Element eines inneren 1D-Arrays abgerufen werden, muss sowohl der Index des 1D-Arrays (entlang der Achse 0) als auch der Index seines Elements (entlang der Achse 1) angegeben werden, z. B. array[0, 1]. Alternativ kann auch array[0][1] wie bei einer Python-list verwendet werden, dies ist jedoch weniger effizient, da die Suche für jeden Index zweimal statt einmal durchgeführt wird.

Note
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Wenn ein angegebener Index außerhalb des gültigen Bereichs liegt, wird ein IndexError ausgelöst. Daher ist Vorsicht geboten.

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import numpy as np array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # Accessing the first element (1D array) with positive index print(array_2d[0]) # Accessing the second element of the first 1D array with positive index print(array_2d[0, 1]) # Accessing the last element of the last 1D array with negative index print(array_2d[-1, -1])
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Das folgende Bild zeigt die Struktur des in der Aufgabe verwendeten Arrays stock_prices:

Aufgabe

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stock_prices enthält simulierte Aktienkurse über fünf Tage für fünf verschiedene Unternehmen. Jede Zeile entspricht einem bestimmten Unternehmen, und jede Spalte entspricht einem bestimmten Tag. Folglich repräsentiert jedes Element in der Matrix den Schlusskurs einer bestimmten Aktie eines Unternehmens an einem bestimmten Tag.

  1. Abrufen aller Aktienkurse des ersten Unternehmens über fünf Tage mittels positiver Indizierung.
  2. Abrufen des Aktienkurses des dritten Unternehmens am zweiten Tag mittels positiver Indizierung.
  3. Abrufen des Aktienkurses des letzten Unternehmens am letzten Tag mittels negativer Indizierung.

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