Indexación Multidimensional
Ahora que puedes acceder a elementos en arreglos unidimensionales, es momento de aprender sobre la indexación en arreglos de mayor dimensión.
Indexación en arreglos 2D
Este es un arreglo de 2x3, lo que significa que consta de 2 arreglos unidimensionales a lo largo del eje 0, y cada uno de estos arreglos unidimensionales tiene 3 elementos a lo largo del eje 1.
Las siguientes imágenes aclararán la indexación positiva y negativa en arreglos 2D (los valores del arreglo se muestran en negro, y los índices se muestran en verde para índices positivos y en rojo para índices negativos):
Acceso a elementos en arreglos 2D
En los arreglos 1D, se accede a los elementos especificando el índice del elemento entre corchetes. Si se realiza lo mismo en arreglos 2D, se obtiene un arreglo 1D en el índice especificado, lo cual puede ser exactamente lo que se necesita.
Sin embargo, si se desea recuperar un elemento particular de un arreglo 1D interno, se debe especificar el índice del arreglo 1D (a lo largo del eje 0) y el índice de su elemento (a lo largo del eje 1), por ejemplo, array[0, 1]. También se podría escribir array[0][1] como se hace con una list de Python, pero esto es menos eficiente ya que realiza la búsqueda dos veces por cada índice en lugar de una sola vez.
Si un índice especificado está fuera de rango, se lanza un IndexError, por lo que se debe tener precaución con esto.
12345678import 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])
La imagen a continuación muestra la estructura del arreglo stock_prices utilizado en la tarea:
Swipe to start coding
stock_prices contiene precios simulados de acciones durante cinco días para cinco empresas diferentes. Cada fila corresponde a una empresa en particular, y cada columna corresponde a un día específico. Por lo tanto, cada elemento en la matriz representa el precio de cierre de las acciones de una determinada empresa en un día dado.
- Recuperar todos los precios de las acciones de la primera empresa durante cinco días utilizando indexación positiva.
- Recuperar el precio de las acciones de la tercera empresa en el segundo día utilizando indexación positiva.
- Recuperar el precio de las acciones de la última empresa en el último día utilizando indexación negativa.
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Can you explain the difference between positive and negative indexing in 2D arrays?
How do I access a specific row or column in a 2D array?
Why is using array[0, 1] more efficient than array[0][1]?
Awesome!
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Indexación en arreglos 2D
Este es un arreglo de 2x3, lo que significa que consta de 2 arreglos unidimensionales a lo largo del eje 0, y cada uno de estos arreglos unidimensionales tiene 3 elementos a lo largo del eje 1.
Las siguientes imágenes aclararán la indexación positiva y negativa en arreglos 2D (los valores del arreglo se muestran en negro, y los índices se muestran en verde para índices positivos y en rojo para índices negativos):
Acceso a elementos en arreglos 2D
En los arreglos 1D, se accede a los elementos especificando el índice del elemento entre corchetes. Si se realiza lo mismo en arreglos 2D, se obtiene un arreglo 1D en el índice especificado, lo cual puede ser exactamente lo que se necesita.
Sin embargo, si se desea recuperar un elemento particular de un arreglo 1D interno, se debe especificar el índice del arreglo 1D (a lo largo del eje 0) y el índice de su elemento (a lo largo del eje 1), por ejemplo, array[0, 1]. También se podría escribir array[0][1] como se hace con una list de Python, pero esto es menos eficiente ya que realiza la búsqueda dos veces por cada índice en lugar de una sola vez.
Si un índice especificado está fuera de rango, se lanza un IndexError, por lo que se debe tener precaución con esto.
12345678import 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])
La imagen a continuación muestra la estructura del arreglo stock_prices utilizado en la tarea:
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stock_prices contiene precios simulados de acciones durante cinco días para cinco empresas diferentes. Cada fila corresponde a una empresa en particular, y cada columna corresponde a un día específico. Por lo tanto, cada elemento en la matriz representa el precio de cierre de las acciones de una determinada empresa en un día dado.
- Recuperar todos los precios de las acciones de la primera empresa durante cinco días utilizando indexación positiva.
- Recuperar el precio de las acciones de la tercera empresa en el segundo día utilizando indexación positiva.
- Recuperar el precio de las acciones de la última empresa en el último día utilizando indexación negativa.
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