Summary  
This chapter covers slicing techniques in two-dimensional arrays, showing how to select subarrays by applying start:end:step notation and combining slicing with basic indexing along each axis.  

General domain of usage  
Scientific computing and data manipulation

Skivning i 2D- och **högre-dimensionella arrayer** fungerar på liknande sätt som skivning i 1D-arrayer. I 2D-arrayer finns det dock två axlar.

Om vi vill utföra skivning endast på **axel 0** för att hämta 1D-arrayer, förblir syntaxen densamma: `array[start:end:step]`. Om vi vill utföra skivning på elementen i dessa 1D-arrayer (**axel 1**), är syntaxen följande: `array[start:end:step, start:end:step]`. Antalet skivor motsvarar alltså **antalet dimensioner** i en array.

Dessutom kan vi använda skivning för en axel och **grundläggande indexering** för den andra axeln. Låt oss titta på ett exempel på 2D-skivning (**lila** rutor representerar de element som hämtas från skivningen, och den **svarta pilen** indikerar att elementen tas i omvänd ordning):

import numpy as np

array_2d = np.array([
   [1, 2, 3, 4],
   [5, 6, 7, 8],
   [9, 10, 11, 12]
])

# Initial Array
print("Initial array_2d:\n", array_2d)
# Rows from index 1 to the end
print("\narray_2d[1:]:\n", array_2d[1:])
# All rows, first column only
print("\narray_2d[:, 0]:\n", array_2d[:, 0])
# Subarray: rows from 1 to end, columns from 1 to second-to-last
print("\narray_2d[1:, 1:-1]:\n", array_2d[1:, 1:-1])
# All rows except the last, every second column
print("\narray_2d[:-1, ::2]:\n", array_2d[:-1, ::2])
# Third row (index 2) reversed
print("\narray_2d[2, ::-1]:\n", array_2d[2, ::-1])

Bilden nedan visar strukturen för arrayen `student_scores` som används i uppgiften:

import unittest
import importlib.util
import numpy as np


def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    """Codefinity-style test message handler"""
    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 user_code
        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.student_scores = np.array([
            [85, 92, 78],
            [88, 75, 83],
            [90, 88, 91]
        ])
        cls.expected_slice = cls.student_scores[0, 1:]  # [92, 78]

    def test_first_student_last_two_scores(self):
        """1–2. Slice includes last two scores of first student using positive indexing"""
        ok = hasattr(self.m, "first_student_last_two_scores")
        arr = getattr(self.m, "first_student_last_two_scores", None)

        type_ok = isinstance(arr, np.ndarray)
        val_ok = type_ok and np.array_equal(arr, self.expected_slice)
        shape_ok = type_ok and arr.shape == (2,)

        # Перевіряємо, що взято елементи саме з першого рядка (0) і стовпців з індексу 1+
        indices_correct = type_ok and np.array_equal(arr, self.student_scores[0][1:])

        _dynamic_test(
            self,
            ok and type_ok and shape_ok and val_ok and indices_correct,
            "first_student_last_two_scores slice created correctly",
            "first_student_last_two_scores slice incorrect",
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Lås upp hela potentialen hos Pythons mest grundläggande bibliotek för numerisk beräkning, NumPy. Denna omfattande kurs är utformad för att ta dig från nybörjarnivå till avancerad kompetens i NumPy. Oavsett om du är data scientist, ingenjör, forskare eller utvecklare är det avgörande att behärska NumPy för effektiv datamanipulering, vetenskaplig beräkning och maskininlärning.

Utforska användningsområdena för NumPy och förstå varför det är ett av de mest populära biblioteken för numerisk beräkning. Lär dig olika metoder för att skapa och initiera arrayer för att effektivt hantera olika databehov.

Utforska hur du får åtkomst till specifika element och delmängder i NumPy-arrayer med hjälp av indexnotation. Lär dig att använda villkorsindexering för att filtrera data och hantera saknade värden effektivt.

NumPy erbjuder många inbyggda funktioner för att utföra vanliga arrayoperationer. Lär dig hur du använder dessa verktyg för att transformera, aggregera och analysera data effektivt utan att skriva upprepad kod.

Lär dig att utföra matematiska operationer effektivt på NumPy-arrayer. Tillämpa dessa operationer för att lösa verkliga problem och få en djupare förståelse för hur vektoriserade beräkningar påskyndar numerisk analys.

Skivning i 2D-arrayer

Lösning