Summary  
This chapter introduces array indexing, detailing how to access and manipulate 1D array elements using positive and negative indices.  

General domain of usage  
Numerical computing

すべての**NumPy**配列には要素とそれぞれのインデックスがあります。ここでは、1次元配列のインデックスに注目します。次の画像では、正のインデックスが**緑色**、負のインデックスが**赤色**で示されています。

ご覧の通り、配列内の各要素には**正**と**負**の両方のインデックスがあります。実際、配列でのインデックス指定はリストでのインデックス指定と似ています。

## インデックスによる要素の取得

要素をインデックスで取得するには、その要素のインデックスを**角括弧**で指定します。例：`array[2]`。

指定したインデックスが範囲外の場合、`IndexError` が発生するため注意が必要。

注意

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]}')

実際、正のインデックスと負のインデックスは配列要素へアクセスする2つの方法であり、機能的には**同じ方法**として動作する。

配列の最初の要素には正のインデックス（`0`）、最後の要素には負のインデックス（`-1`）を使ってアクセスするのが一般的な方法です。

配列の要素が**数値**であるため、通常の数値と同様にあらゆる演算を行うことができます。

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)

ここでは、配列の**最初**と**最後**の要素の平均を計算しました。

まとめると、インデックス指定は特定の要素やデータの部分集合にアクセス、修正、抽出するために不可欠であり、配列内容の**効率的かつ正確な操作**を可能にします。

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

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基本インデックス

インデックスによる要素の取得

解答