如何访问多维 NumPy 数组的不同行?
让我们看看如何在 NumPy 中访问多维数组的不同行。有时我们需要访问多维 NumPy 数组的不同行,比如第一行、最后两行,甚至中间两行等等。在 NumPy 中,访问多维数组的任何行都非常容易。我们需要做的就是根据给定的条件对数组进行切片。每当我们需要执行分析时,切片就起着重要的作用。
情况 1:在二维阵列中
示例 1: 访问二维 NumPy 数组的第一行和最后一行
蟒蛇 3
# Importing Numpy module
import numpy as np
# Creating a 3X3 2-D Numpy array
arr = np.array([[10, 20, 30],
[40, 5, 66],
[70, 88, 94]])
print("Given Array :")
print(arr)
# Access the First and Last rows of array
res_arr = arr[[0,2]]
print("\nAccessed Rows :")
print(res_arr)
输出:
在上面的例子中,我们访问并打印了 3X3 NumPy 数组的第一行和最后一行。
示例 2: 访问二维 NumPy 数组的中间行
蟒蛇 3
# Importing Numpy module
import numpy as np
# Creating a 3X4 2-D Numpy array
arr = np.array([[101, 20, 3, 10],
[40, 5, 66, 7],
[70, 88, 9, 141]])
print("Given Array :")
print(arr)
# Access the Middle row of array
res_arr = arr[1]
print("\nAccessed Row :")
print(res_arr)
输出:
在上面的例子中,我们访问并打印了 3X4 NumPy 数组的中间行。
示例 3: 访问二维数组的最后三行
蟒蛇 3
# Importing Numpy module
import numpy as np
# Creating a 4X4 2-D Numpy array
arr = np.array([[1, 20, 3, 1],
[40, 5, 66, 7],
[70, 88, 9, 11],
[80, 100, 50, 77]])
print("Given Array :")
print(arr)
# Access the Last three rows of array
res_arr = arr[[1,2,3]]
print("\nAccessed Rows :")
print(res_arr)
输出:
在上面的例子中,我们访问并打印了 4X4 NumPy 数组的最后三行。
示例 4: 访问二维 NumPy 数组的前两行
蟒蛇 3
# Importing Numpy module
import numpy as np
# Creating a 5X4 2-D Numpy array
arr = np.array([[1, 20, 3, 1],
[40, 5, 66, 7],
[70, 88, 9, 11],
[80, 100, 50, 77],
[1, 8.5, 7.9, 4.8]])
print("Given Array :")
print(arr)
# Access the First two rows of array
res_arr = arr[[0,1]]
print("\nAccessed Rows :")
print(res_arr)
输出:
在上面的示例中,我们访问并打印了 5X4 NumPy 数组的前两行。
情况 2:在三维阵列中
示例 1: 访问三维 NumPy 阵列的中间行
蟒蛇 3
# Importing Numpy module
import numpy as np
# Creating 3-D Numpy array
n_arr = np.array([[[10, 25, 70], [30, 45, 55], [20, 45, 7]],
[[50, 65, 8], [70, 85, 10], [11, 22, 33]]])
print("Given 3-D Array:")
print(n_arr)
# Access the Middle rows of 3-D array
res_arr = n_arr[:,[1]]
print("\nAccessed Rows :")
print(res_arr)
输出:
在上面的例子中,我们访问并打印了三维 NumPy 数组的中间行。
示例 2: 访问三维 NumPy 数组的第一行和最后一行
蟒蛇 3
# Importing Numpy module
import numpy as np
# Creating 3-D Numpy array
n_arr = np.array([[[10, 25, 70], [30, 45, 55], [20, 45, 7]],
[[50, 65, 8], [70, 85, 10], [11, 22, 33]],
[[19, 69, 36], [1, 5, 24], [4, 20, 96]]])
print("Given 3-D Array:")
print(n_arr)
# Access the First and Last rows of 3-D array
res_arr = n_arr[:,[0, 2]]
print("\nAccessed Rows :")
print(res_arr)
输出:
在上面的例子中,我们访问并打印了三维 NumPy 数组的第一行和最后一行。