Indexierter Zugriff auf das Python-Numpy-Array

Indexierter Zugriff auf das Array von numpy

Extraktion des Array 1-Elements

>>> import numpy as np
>>> arr = np.arange(0,11)
>>> arr
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])
>>> arr[5]
5

Extraktion des Array 1-Elements

>>> import numpy as np
>>> arr = np.arange(0,11)
>>> arr
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])
>>> arr[5]
5

Schneiden Sie das Array

>>> arr[0:5]
array([0, 1, 2, 3, 4]) #5 nicht enthalten

Ersetzen Sie durch Angabe von Scheibe

>>> arr[0:5]=100
array([100, 100, 100, 100, 100,   5,   6,   7,   8,   9,  10])

Ich beabsichtige, eine Array-Kopie zu erstellen, verweise aber darauf (auch wenn ich keine Slices verwende).

>>> slice_of_arr = arr[0:5]
>>> slice_of_arr
array([100, 100, 100, 100, 100])
>>> slice_of_arr[:]=10
>>> slice_of_arr
array([10, 10, 10, 10, 10])
>>> arr
array([10, 10, 10, 10, 10,  5,  6,  7,  8,  9, 10]) #Wechseln Sie zum ursprünglichen Array

Array-Kopie

>>> copy_arr = np.copy(arr[0:5])
>>> copy_arr
array([10, 10, 10, 10, 10])
>>> copy_arr[:] = 0
>>> arr
array([ 0, 10, 10, 10, 10,  5,  6,  7,  8,  9, 10]) #Keine Auswirkung auf das ursprüngliche Array

Zweidimensionaler Index

>>> arr_2d = np.array(([0,1,2],[10,11,12],[20,21,22]))
>>> arr_2d 
array([[ 0,  1,  2],
       [10, 11, 12],
       [20, 21, 22]])
>>> arr_2d[0] #Nehmen Sie die 0. Zeile heraus
array([0, 1, 2])

#Einzelzugang arr_2d[row][col] or arr_2d[row,col]
>>> arr_2d[1][0] 
10
>>> arr_2d[1,0]
10 

Anwendungsbeispiel für die Indexverwendung

>>> arr2d = np.zeros((10,10))
>>> arr2d
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])
>>> arr_length = arr2d.shape[1] #Array-Länge
>>> for i in range(arr_length): arr2d[i] = i
>>> arr2d
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.],
       [ 3.,  3.,  3.,  3.,  3.,  3.,  3.,  3.,  3.,  3.],
       [ 4.,  4.,  4.,  4.,  4.,  4.,  4.,  4.,  4.,  4.],
       [ 5.,  5.,  5.,  5.,  5.,  5.,  5.,  5.,  5.,  5.],
       [ 6.,  6.,  6.,  6.,  6.,  6.,  6.,  6.,  6.,  6.],
       [ 7.,  7.,  7.,  7.,  7.,  7.,  7.,  7.,  7.,  7.],
       [ 8.,  8.,  8.,  8.,  8.,  8.,  8.,  8.,  8.,  8.],
       [ 9.,  9.,  9.,  9.,  9.,  9.,  9.,  9.,  9.,  9.]])

>>> arr2d[[2,4,6,8]] #Extrahieren Sie nur gerade Zeilen
array([[ 2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.],
       [ 4.,  4.,  4.,  4.,  4.,  4.,  4.,  4.,  4.,  4.],
       [ 6.,  6.,  6.,  6.,  6.,  6.,  6.,  6.,  6.,  6.],
       [ 8.,  8.,  8.,  8.,  8.,  8.,  8.,  8.,  8.,  8.]])
>>> arr2d[[6,4,2,7]] #In einer anderen Reihenfolge herausnehmen
array([[ 6.,  6.,  6.,  6.,  6.,  6.,  6.,  6.,  6.,  6.],
       [ 4.,  4.,  4.,  4.,  4.,  4.,  4.,  4.,  4.,  4.],
       [ 2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.],
       [ 7.,  7.,  7.,  7.,  7.,  7.,  7.,  7.,  7.,  7.]])