Kursinhalt
Ultimatives Numpy
Ultimatives Numpy
Mehrdimensionale Indizierung
Jetzt, da Sie in der Lage sind, Elemente in 1D-Arrays zuzugreifen, ist es an der Zeit, das Indexieren in höherdimensionalen Arrays zu lernen.
2D-Arrays-Indexierung
Dies ist ein 2x3 Array, was bedeutet, dass es aus 2 1D-Arrays entlang der Achse 0 besteht, und jedes dieser 1D-Arrays hat 3 Elemente entlang der Achse 1.
Die untenstehenden Bilder verdeutlichen das positive und negative Indexieren in 2D-Arrays (Array-Werte sind in schwarz dargestellt, und Indizes sind in grün für positive Indizes und rot für negative Indizes dargestellt):
Zugriff auf Elemente in 2D-Arrays
In 1D-Arrays haben wir auf Elemente zugegriffen, indem wir den Index des Elements in eckigen Klammern angegeben haben. Wenn wir dasselbe in 2D-Arrays tun, erhalten wir ein 1D-Array am angegebenen Index, was genau das sein kann, was wir benötigen.
Wenn wir jedoch ein bestimmtes Element eines inneren 1D-Arrays abrufen möchten, sollten wir den Index des 1D-Arrays (entlang der Achse 0) und den Index seines Elements (entlang der Achse 1) angeben, z.B. array[0, 1]. Wir könnten auch array[0][1] schreiben, wie wir es mit Python list tun, aber das ist weniger effizient, da die Suche zweimal für jeden Index statt einmal durchgeführt wird.
Hinweis
Wenn ein angegebener Index außerhalb des Bereichs liegt, wird ein
IndexErrorausgelöst, daher sollte man darauf achten.
import numpy as np array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # Accessing the first element (1D array) with positive index print(array_2d[0]) # Accessing the second element of the first 1D array with positive index print(array_2d[0, 1]) # Accessing the last element of the last 1D array with negative index print(array_2d[-1, -1])
Das untenstehende Bild zeigt die Struktur des stock_prices Arrays, das in der Aufgabe verwendet wird:
Swipe to start coding
stock_prices enthält simulierte Aktienkurse über fünf Tage für fünf verschiedene Unternehmen. Jede Zeile entspricht einem bestimmten Unternehmen, und jede Spalte entspricht einem bestimmten Tag. Folglich repräsentiert jedes Element in der Matrix den Schlusskurs einer bestimmten Unternehmensaktie an einem bestimmten Tag.
-
Rufen Sie alle Aktienkurse des ersten Unternehmens über fünf Tage mit positivem Indexing ab.
-
Rufen Sie den Aktienkurs des dritten Unternehmens am zweiten Tag mit positivem Indexing ab.
-
Rufen Sie den Aktienkurs des letzten Unternehmens am letzten Tag mit negativem Indexing ab.
Lösung
Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwendenDanke für Ihr Feedback!
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2D-Arrays-Indexierung
Dies ist ein 2x3 Array, was bedeutet, dass es aus 2 1D-Arrays entlang der Achse 0 besteht, und jedes dieser 1D-Arrays hat 3 Elemente entlang der Achse 1.
Die untenstehenden Bilder verdeutlichen das positive und negative Indexieren in 2D-Arrays (Array-Werte sind in schwarz dargestellt, und Indizes sind in grün für positive Indizes und rot für negative Indizes dargestellt):
Zugriff auf Elemente in 2D-Arrays
In 1D-Arrays haben wir auf Elemente zugegriffen, indem wir den Index des Elements in eckigen Klammern angegeben haben. Wenn wir dasselbe in 2D-Arrays tun, erhalten wir ein 1D-Array am angegebenen Index, was genau das sein kann, was wir benötigen.
Wenn wir jedoch ein bestimmtes Element eines inneren 1D-Arrays abrufen möchten, sollten wir den Index des 1D-Arrays (entlang der Achse 0) und den Index seines Elements (entlang der Achse 1) angeben, z.B. array[0, 1]. Wir könnten auch array[0][1] schreiben, wie wir es mit Python list tun, aber das ist weniger effizient, da die Suche zweimal für jeden Index statt einmal durchgeführt wird.
Hinweis
Wenn ein angegebener Index außerhalb des Bereichs liegt, wird ein
IndexErrorausgelöst, daher sollte man darauf achten.
import numpy as np array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # Accessing the first element (1D array) with positive index print(array_2d[0]) # Accessing the second element of the first 1D array with positive index print(array_2d[0, 1]) # Accessing the last element of the last 1D array with negative index print(array_2d[-1, -1])
Das untenstehende Bild zeigt die Struktur des stock_prices Arrays, das in der Aufgabe verwendet wird:
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stock_prices enthält simulierte Aktienkurse über fünf Tage für fünf verschiedene Unternehmen. Jede Zeile entspricht einem bestimmten Unternehmen, und jede Spalte entspricht einem bestimmten Tag. Folglich repräsentiert jedes Element in der Matrix den Schlusskurs einer bestimmten Unternehmensaktie an einem bestimmten Tag.
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Rufen Sie alle Aktienkurse des ersten Unternehmens über fünf Tage mit positivem Indexing ab.
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Rufen Sie den Aktienkurs des dritten Unternehmens am zweiten Tag mit positivem Indexing ab.
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Rufen Sie den Aktienkurs des letzten Unternehmens am letzten Tag mit negativem Indexing ab.
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