NumPy- Array-Slicing
Arrays schneiden
Slicing in Python bedeutet, Elemente von einem gegebenen Index zu einem anderen gegebenen Index zu nehmen.
Wir übergeben Slice statt Index wie folgt: .[start:end]
Wir können den Schritt auch so definieren: .[start:end:step]
Wenn wir den Start nicht bestehen, gilt er als 0
Wenn wir es nicht übergeben, endet die berücksichtigte Länge des Arrays in dieser Dimension
Wenn wir Schritt nicht bestehen, gilt dies als 1
Beispiel
Schneiden Sie Elemente von Index 1 bis Index 5 aus dem folgenden Array:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[1:5])
Hinweis: Das Ergebnis enthält den Startindex, aber nicht den Endindex .
Beispiel
Slice-Elemente von Index 4 bis zum Ende des Arrays:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[4:])
Beispiel
Slice-Elemente von Anfang bis Index 4 (nicht enthalten):
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[:4])
Negatives Schneiden
Verwenden Sie den Minus-Operator, um vom Ende auf einen Index zu verweisen:
Beispiel
Slice von Index 3 vom Ende bis Index 1 vom Ende:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[-3:-1])
SCHRITT
Verwenden Sie den stepWert, um den Schritt des Slicing zu bestimmen:
Beispiel
Geben Sie jedes andere Element von Index 1 bis Index 5 zurück:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[1:5:2])
Beispiel
Geben Sie jedes andere Element aus dem gesamten Array zurück:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[::2])
Slicen von 2-D-Arrays
Beispiel
Schneiden Sie vom zweiten Element aus die Elemente von Index 1 bis Index 4 (nicht enthalten):
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])
print(arr[1, 1:4])
Hinweis: Denken Sie daran, dass das zweite Element den Index 1 hat.
Beispiel
Geben Sie von beiden Elementen den Index 2 zurück:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])
print(arr[0:2, 2])
Beispiel
Von beiden Elementen, Slice-Index 1 bis Index 4 (nicht enthalten), wird dies ein 2-D-Array zurückgeben:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])
print(arr[0:2, 1:4])