Skjæring i 2D-arrayer
Slicing i 2D og høyere-dimensjonale matriser fungerer på samme måte som slicing i 1D-arrays. Imidlertid er det to akser i 2D-arrays.
Hvis vi ønsker å utføre slicing kun på akse 0 for å hente 1D-arrays, forblir syntaksen den samme: array[start:end:step]. Hvis vi ønsker å utføre slicing på elementene i disse 1D-arrays (akse 1), er syntaksen som følger: array[start:end:step, start:end:step]. I hovedsak tilsvarer antall slices antall dimensjoner i en matrise.
Videre kan vi bruke slicing for én akse og grunnleggende indeksering for den andre aksen. La oss se på et eksempel på 2D-slicing (lilla firkanter representerer elementene hentet fra slicing, og den svarte pilen indikerer at elementene tas i omvendt rekkefølge):
1234567891011import 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])
Bildet nedenfor viser strukturen til student_scores-arrayet som brukes i oppgaven:
Swipe to start coding
Du jobber med en 2D NumPy-array som representerer poengene til tre studenter i tre forskjellige fag. Poengene for hver student er lagret i en egen rad, med hvert element som representerer poenget i et spesifikt fag.
-
Lag et utsnitt av
student_scoressom inkluderer de to siste poengene til den første studenten (første rad). -
Bruk grunnleggende indeksering (positiv indeksering) og utsnitt, og spesifiser kun en positiv
start.
Løsning
Takk for tilbakemeldingene dine!
single
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Awesome!
Completion rate improved to 3.7Skjæring i 2D-arrayer
Sveip for å vise menyen
Slicing i 2D og høyere-dimensjonale matriser fungerer på samme måte som slicing i 1D-arrays. Imidlertid er det to akser i 2D-arrays.
Hvis vi ønsker å utføre slicing kun på akse 0 for å hente 1D-arrays, forblir syntaksen den samme: array[start:end:step]. Hvis vi ønsker å utføre slicing på elementene i disse 1D-arrays (akse 1), er syntaksen som følger: array[start:end:step, start:end:step]. I hovedsak tilsvarer antall slices antall dimensjoner i en matrise.
Videre kan vi bruke slicing for én akse og grunnleggende indeksering for den andre aksen. La oss se på et eksempel på 2D-slicing (lilla firkanter representerer elementene hentet fra slicing, og den svarte pilen indikerer at elementene tas i omvendt rekkefølge):
1234567891011import 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])
Bildet nedenfor viser strukturen til student_scores-arrayet som brukes i oppgaven:
Swipe to start coding
Du jobber med en 2D NumPy-array som representerer poengene til tre studenter i tre forskjellige fag. Poengene for hver student er lagret i en egen rad, med hvert element som representerer poenget i et spesifikt fag.
-
Lag et utsnitt av
student_scoressom inkluderer de to siste poengene til den første studenten (første rad). -
Bruk grunnleggende indeksering (positiv indeksering) og utsnitt, og spesifiser kun en positiv
start.
Løsning
Bytt til skrivebordet for virkelighetspraksisFortsett der du er med et av alternativene nedenforTakk for tilbakemeldingene dine!
single
