Grundlegendes Indexieren
Jedes NumPy-Array verfügt über Elemente und deren jeweilige Indizes. Hier konzentrieren wir uns auf Indizes in 1D-Arrays. Im folgenden Bild sind die positiven Indizes in grün und die negativen Indizes in rot dargestellt:
Wie zu sehen ist, besitzt jedes Element im Array sowohl einen positiven als auch einen negativen Index. Tatsächlich ähnelt das Indexieren in Arrays dem Indexieren in Listen.
Zugriff auf Elemente über Indizes
Um auf ein Element über seinen Index zuzugreifen, muss der Index dieses Elements in eckigen Klammern angegeben werden, z. B. array[2].
Wenn ein angegebener Index außerhalb des gültigen Bereichs liegt, wird ein IndexError ausgelöst. Daher ist Vorsicht geboten.
1234567891011121314import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Accessing the first element (positive index) print(f'The first element (positive index): {array[0]}') # Accessing the first element (negative index) print(f'The first element (negative index): {array[-5]}') # Accessing the last element (positive index) print(f'The last element (positive index): {array[4]}') # Accessing the last element (negative index) print(f'The last element (negative index): {array[-1]}') # Accessing the third element (positive index) print(f'The third element (positive index): {array[2]}') # Accessing the third element (negative index) print(f'The third element (negative index): {array[-3]}')
Tatsächlich sind positive und negative Indizierung lediglich zwei Methoden zum Zugriff auf Array-Elemente, die funktional identisch arbeiten.
Es ist gängige Praxis, auf das erste Element eines Arrays mit einem positiven Index (0) und auf das letzte Element mit einem negativen Index (-1) zuzugreifen.
Da die Elemente unseres Arrays lediglich Zahlen sind, können alle Arten von Operationen darauf ausgeführt werden, wie bei gewöhnlichen Zahlen:
1234import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Finding the average between the first and the last element print((array[0] + array[-1]) / 2)
Hier wurde der Durchschnitt des ersten und des letzten Elements unseres Arrays berechnet.
Zusammenfassend ist das Indexieren unerlässlich, um auf bestimmte Elemente oder Teilmengen von Daten zuzugreifen, diese zu modifizieren oder zu extrahieren. Dadurch wird eine effiziente und präzise Manipulation von Array-Inhalten ermöglicht.
Swipe to start coding
Berechnung des Durchschnitts des ersten, vierten und letzten Elements:
- Positiven Index verwenden, um auf das erste Element zuzugreifen.
- Positiven Index verwenden, um auf das vierte Element zuzugreifen.
- Negativen Index verwenden, um auf das letzte Element zuzugreifen.
- Durchschnitt dieser Zahlen berechnen.
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Can you explain the difference between positive and negative indices in more detail?
How can I modify an element in a NumPy array using its index?
Are there any common mistakes to watch out for when using indices in NumPy arrays?
Awesome!
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Um auf ein Element über seinen Index zuzugreifen, muss der Index dieses Elements in eckigen Klammern angegeben werden, z. B. array[2].
Wenn ein angegebener Index außerhalb des gültigen Bereichs liegt, wird ein IndexError ausgelöst. Daher ist Vorsicht geboten.
1234567891011121314import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Accessing the first element (positive index) print(f'The first element (positive index): {array[0]}') # Accessing the first element (negative index) print(f'The first element (negative index): {array[-5]}') # Accessing the last element (positive index) print(f'The last element (positive index): {array[4]}') # Accessing the last element (negative index) print(f'The last element (negative index): {array[-1]}') # Accessing the third element (positive index) print(f'The third element (positive index): {array[2]}') # Accessing the third element (negative index) print(f'The third element (negative index): {array[-3]}')
Tatsächlich sind positive und negative Indizierung lediglich zwei Methoden zum Zugriff auf Array-Elemente, die funktional identisch arbeiten.
Es ist gängige Praxis, auf das erste Element eines Arrays mit einem positiven Index (0) und auf das letzte Element mit einem negativen Index (-1) zuzugreifen.
Da die Elemente unseres Arrays lediglich Zahlen sind, können alle Arten von Operationen darauf ausgeführt werden, wie bei gewöhnlichen Zahlen:
1234import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Finding the average between the first and the last element print((array[0] + array[-1]) / 2)
Hier wurde der Durchschnitt des ersten und des letzten Elements unseres Arrays berechnet.
Zusammenfassend ist das Indexieren unerlässlich, um auf bestimmte Elemente oder Teilmengen von Daten zuzugreifen, diese zu modifizieren oder zu extrahieren. Dadurch wird eine effiziente und präzise Manipulation von Array-Inhalten ermöglicht.
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- Positiven Index verwenden, um auf das erste Element zuzugreifen.
- Positiven Index verwenden, um auf das vierte Element zuzugreifen.
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- Durchschnitt dieser Zahlen berechnen.
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