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Impara Slicing negli Array 2D | Indicizzazione e Slicing
Ultimate NumPy

bookSlicing negli Array 2D

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

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

Inoltre, è possibile utilizzare il slicing per un asse e l'indicizzazione di base per l'altro asse. Vediamo un esempio di slicing 2D (i quadrati viola rappresentano gli elementi recuperati tramite slicing e la freccia nera indica che gli elementi sono presi in ordine inverso):

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])
copy

L'immagine sottostante mostra la struttura dell'array student_scores utilizzato nell'esercizio:

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 di ciascuno studente sono memorizzati in una riga separata, con ogni elemento che rappresenta il punteggio in una materia specifica.

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

Soluzione

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 2. Capitolo 4
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Se si desidera eseguire il slicing solo sull'asse 0 per recuperare array 1D, la sintassi rimane la stessa: array[start:end:step]. Se si desidera eseguire il slicing sugli elementi di questi array 1D (asse 1), la sintassi è la seguente: array[start:end:step, start:end:step]. In sostanza, il numero di slice corrisponde al numero di dimensioni di un array.

Inoltre, è possibile utilizzare il slicing per un asse e l'indicizzazione di base per l'altro asse. Vediamo un esempio di slicing 2D (i quadrati viola rappresentano gli elementi recuperati tramite slicing e la freccia nera indica che gli elementi sono presi in ordine inverso):

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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])
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  2. Utilizza l'indicizzazione di base (indicizzazione positiva) e lo slicing, specificando solo un start positivo.

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