Utskjæring i 2D-arrays
Slicing i 2D og høyere-dimensjonale arrayer fungerer på samme måte som slicing i 1D-arrayer. I 2D-arrayer finnes det imidlertid to akser.
Hvis vi ønsker å utføre slicing kun på akse 0 for å hente ut 1D-arrayer, forblir syntaksen den samme: array[start:end:step]. Hvis vi ønsker å utføre slicing på elementene i disse 1D-arrayene (akse 1), er syntaksen slik: array[start:end:step, start:end:step]. Antallet slices tilsvarer altså antall dimensjoner i en array.
Videre kan vi bruke slicing for én akse og grunnleggende indeksering for den andre aksen. La oss se på et eksempel på 2D-slicing (lilla ruter representerer elementene som hentes ut ved slicing, og svart pil indikerer at elementene tas i omvendt rekkefølge):
1234567891011import numpy as np array_2d = np.array([ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12] ]) print(array_2d[1:]) print(array_2d[:, 0]) print(array_2d[1:, 1:-1]) print(array_2d[:-1, ::2]) print(array_2d[2, ::-1])
Bildet under viser strukturen til student_scores-arrayen som brukes i oppgaven:
Swipe to start coding
Du arbeider med et 2D NumPy-array som representerer poengene til tre studenter i tre forskjellige fag. Poengene for hver student er lagret i en egen rad, hvor hvert element representerer poengsummen i et bestemt fag.
- Lag et utsnitt av
student_scoressom inkluderer de to siste poengene til den første studenten (første rad). - Bruk grunnleggende indeksering (positiv indeksering) og utsnitt, og spesifiser kun en positiv
start.
Løsning
Takk for tilbakemeldingene dine!
single
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Awesome!
Completion rate improved to 3.7Utskjæring i 2D-arrays
Sveip for å vise menyen
Slicing i 2D og høyere-dimensjonale arrayer fungerer på samme måte som slicing i 1D-arrayer. I 2D-arrayer finnes det imidlertid to akser.
Hvis vi ønsker å utføre slicing kun på akse 0 for å hente ut 1D-arrayer, forblir syntaksen den samme: array[start:end:step]. Hvis vi ønsker å utføre slicing på elementene i disse 1D-arrayene (akse 1), er syntaksen slik: array[start:end:step, start:end:step]. Antallet slices tilsvarer altså antall dimensjoner i en array.
Videre kan vi bruke slicing for én akse og grunnleggende indeksering for den andre aksen. La oss se på et eksempel på 2D-slicing (lilla ruter representerer elementene som hentes ut ved slicing, og svart pil indikerer at elementene tas i omvendt rekkefølge):
1234567891011import numpy as np array_2d = np.array([ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12] ]) print(array_2d[1:]) print(array_2d[:, 0]) print(array_2d[1:, 1:-1]) print(array_2d[:-1, ::2]) print(array_2d[2, ::-1])
Bildet under viser strukturen til student_scores-arrayen som brukes i oppgaven:
Swipe to start coding
Du arbeider med et 2D NumPy-array som representerer poengene til tre studenter i tre forskjellige fag. Poengene for hver student er lagret i en egen rad, hvor hvert element representerer poengsummen i et bestemt fag.
- Lag et utsnitt av
student_scoressom inkluderer de to siste poengene til den første studenten (første rad). - Bruk grunnleggende indeksering (positiv indeksering) og utsnitt, og spesifiser kun en positiv
start.
Løsning
Bytt til skrivebordet for virkelighetspraksisFortsett der du er med et av alternativene nedenforTakk for tilbakemeldingene dine!
single
