Slicing in 2D Arrays

Il slicing in array 2D e array a dimensioni superiori funziona in modo simile al slicing negli array 1D. Tuttavia, negli array 2D, ci sono due assi.

Se vogliamo eseguire il slicing solo sull'asse 0 per recuperare array 1D, la sintassi rimane la stessa: array[start:end:step]. Se vogliamo eseguire il slicing sugli elementi di questi array 1D (asse 1), la sintassi è la seguente: array[start:end:step, start:end:step]. Essenzialmente, il numero di slice corrisponde al numero di dimensioni di un array.

Inoltre, possiamo usare il slicing per un asse e l'indicizzazione di base per l'altro asse. Diamo un'occhiata a un esempio di slicing 2D (i quadrati viola rappresentano gli elementi recuperati dal slicing, e la freccia nera indica che gli elementi sono presi in ordine inverso):

import numpy as np

array_2d = np.array([

[1, 2, 3, 4],

[5, 6, 7, 8],

[9, 10, 11, 12]

])

print(array_2d[1:])

print(array_2d[:, 0])

print(array_2d[1:, 1:-1])

print(array_2d[:-1, ::2])

print(array_2d[2, ::-1])


              1234567891011
            
import numpy as np
array_2d = np.array([
   [1, 2, 3, 4],
   [5, 6, 7, 8],
   [9, 10, 11, 12]
])
print(array_2d[1:])
print(array_2d[:, 0])
print(array_2d[1:, 1:-1])
print(array_2d[:-1, ::2])
print(array_2d[2, ::-1])

L'immagine qui sotto mostra la struttura dell'array student_scores utilizzato nel compito:

Compito

Swipe to start coding

Stai lavorando con un array NumPy 2D che rappresenta i punteggi di tre studenti in tre materie diverse. I punteggi per ogni studente sono memorizzati in una riga separata, con ogni elemento che rappresenta il punteggio in una materia specifica.

Crea una slice di student_scores che includa gli ultimi due punteggi del primo studente (prima riga).
Usa l'indicizzazione di base (indicizzazione positiva) e slicing, specificando solo un start positivo.