Summary  
This chapter explains how to access and manipulate elements of a one-dimensional array using zero-based positive and negative indexing and demonstrates performing arithmetic calculations on the accessed elements.  

General domain of usage  
Numerical computing

Cada arreglo de **NumPy** tiene elementos y sus respectivos índices. Aquí, nos centraremos en los índices en arreglos unidimensionales.

This video provides an overview of basic indexing in NumPy. You will learn how positive and negative indices work in 1D arrays, how to access elements using both types of indices, and how to use indexing to perform calculations such as finding averages. The video demonstrates practical examples to help you confidently navigate and manipulate NumPy arrays, reinforcing the key concepts covered in this chapter.

En la siguiente imagen, los índices positivos se muestran en **verde**, mientras que los índices negativos se muestran en **rojo**:

Como se puede observar, cada elemento en el arreglo tiene tanto un índice **positivo** como un índice **negativo**. De hecho, la indexación en arreglos es similar a la indexación en listas.

## Acceso a elementos por índices

Para acceder a un elemento por su índice, se debe especificar el índice de este elemento entre **corchetes**, por ejemplo, `array[2]`.

Si el índice especificado está fuera de rango, se lanza un `IndexError`, por lo que se debe tener precaución con esto.

Nota

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]}')

De hecho, el indexado positivo y negativo son simplemente dos métodos para acceder a los elementos de un array, y funcionan **de la misma manera** funcionalmente.

Es una práctica común acceder al primer elemento del array usando un índice positivo (`0`) y al último elemento usando un índice negativo (`-1`).

Dado que los elementos de nuestro array son simplemente **números**, podemos realizar todo tipo de operaciones sobre ellos que haríamos con números regulares:

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)

Aquí, calculamos el promedio de los **primeros** y **últimos** elementos de nuestro array.

En resumen, la indexación es fundamental para acceder, modificar o extraer elementos específicos o subconjuntos de datos, permitiendo una **manipulación eficiente y precisa** del contenido del array.

import unittest
import importlib.util
import numpy as np


def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    """Codefinity-style result helper"""
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


class TestUserCode(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        # Імпортуємо код користувача
        spec = importlib.util.spec_from_file_location("user_code", "user_code.py")
        cls.m = importlib.util.module_from_spec(spec)
        spec.loader.exec_module(cls.m)

        # Очікувані дані
        cls.arr = np.array([8, 18, 9, 16, 7, 1, 3])
        cls.expected_avg = (cls.arr[0] + cls.arr[3] + cls.arr[-1]) / 3

    def test_average_value(self):
        """4. Correct average calculated"""
        ok = hasattr(self.m, "average")
        val = getattr(self.m, "average", None)
        type_ok = isinstance(val, (int, float, np.floating))
        value_ok = np.isclose(val, self.expected_avg)

        _dynamic_test(
            self,
            ok and type_ok and value_ok,
            "average calculated correctly",
            "average incorrect or missing",
        )

    def test_access_indexes(self):
        """1–3. Accesses first, fourth, and last elements"""
        arr = np.array([8, 18, 9, 16, 7, 1, 3])
        # Виконуємо код користувача повторно, щоб проаналізувати результат
        spec = importlib.util.spec_from_file_location("user_code", "user_code.py")
        m2 = importlib.util.module_from_spec(spec)
        spec.loader.exec_module(m2)
        val = getattr(m2, "average", None)

        # Перевірка: середнє значення має утворюватися саме з arr[0], arr[3], arr[-1]
        used_values = [arr[0], arr[3], arr[-1]]
        possible = np.isclose(val, sum(used_values) / 3)

        _dynamic_test(
            self,
            possible,
            "indexes used correctly (first, fourth, last)",
            "indexes incorrect or not matching task conditions",
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Desbloquea todo el potencial de la biblioteca más esencial de Python para el cálculo numérico, NumPy. Este curso integral está diseñado para llevarte desde un nivel principiante hasta un nivel avanzado de competencia en NumPy. Ya seas científico de datos, ingeniero, investigador o desarrollador, dominar NumPy es fundamental para la manipulación eficiente de datos, el cálculo científico y el aprendizaje automático.

Explora las aplicaciones de NumPy y comprende por qué es una de las bibliotecas más populares para el cálculo numérico. Aprende las diferentes formas de crear e inicializar arreglos para manejar diversas necesidades de datos de manera eficiente.

Descubre cómo acceder a elementos específicos y subconjuntos en arreglos de NumPy utilizando la notación de índices. Aprende a aplicar indexación condicional para filtrar datos y gestionar valores faltantes de manera eficiente.

NumPy ofrece muchas funciones integradas para realizar operaciones comunes con arreglos. Aprenda cómo aplicar estas herramientas para transformar, agregar y analizar datos de manera eficiente sin escribir código repetitivo.

Aprende a realizar operaciones matemáticas de manera eficiente en arreglos de NumPy. Aplica estas operaciones para resolver problemas del mundo real y adquiere una comprensión más profunda de cómo los cálculos vectorizados aceleran el análisis numérico.

Indexación Básica

Acceso a elementos por índices

Solución