Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lære Skjæring i 2D-arrayer | Indeksering og Slicing
Ultimate NumPy

Sveip for å vise menyen

book
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):

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

Bildet nedenfor viser strukturen til student_scores-arrayet som brukes i oppgaven:

Oppgave

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.

  1. Lag et utsnitt av student_scores som inkluderer de to siste poengene til den første studenten (første rad).

  2. Bruk grunnleggende indeksering (positiv indeksering) og utsnitt, og spesifiser kun en positiv start.

Løsning

Switch to desktopBytt til skrivebordet for virkelighetspraksisFortsett der du er med et av alternativene nedenfor
Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 2. Kapittel 4

Spør AI

expand
ChatGPT

Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår

book
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):

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

Bildet nedenfor viser strukturen til student_scores-arrayet som brukes i oppgaven:

Oppgave

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.

  1. Lag et utsnitt av student_scores som inkluderer de to siste poengene til den første studenten (første rad).

  2. Bruk grunnleggende indeksering (positiv indeksering) og utsnitt, og spesifiser kun en positiv start.

Løsning

Switch to desktopBytt til skrivebordet for virkelighetspraksisFortsett der du er med et av alternativene nedenfor
Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 2. Kapittel 4
Switch to desktopBytt til skrivebordet for virkelighetspraksisFortsett der du er med et av alternativene nedenfor
Vi beklager at noe gikk galt. Hva skjedde?
some-alt