न्यूम्पी एरे इंडेक्सिंग

चुनिंदा कोर्स

कोर्स सिफारिश:

आयतन तत्व को देखें

आयतन निर्देशक आयतन तत्व की देखभाल के समान है。

उदाहरण

आयतन तत्व को निर्देशक के संदर्भ से देख सकते हैं。

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
NumPy आयतन में निर्देशक 0 से शुरू होते हैं, इसलिए पहले तत्व का निर्देशक 0 होता है, दूसरे तत्व का निर्देशक 1 होता है, इस तरह जारी रहता है。

उदाहरण चलाएं

उदाहरण

इस आयतन से पहले तत्व को लें

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
इस आयतन से दूसरे तत्व को लें

उदाहरण चलाएं

उदाहरण

इस आयतन से तीसरे और चौथे तत्व को लें और उन्हें जोड़ें

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[2] + arr[3])

उदाहरण चलाएं

2-D आयतन को देखें

दो आयतन आयतन के तत्व को देखने के लिए, हम तत्व के आयतन और निर्देशकों को कमा करने वाले संख्याओं का उपयोग कर सकते हैं。

उदाहरण

1st आयतन में 2वें तत्व को देखें

import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('1st dim 2nd element: ', arr[0, 1])

उदाहरण चलाएं

उदाहरण

2nd आयतन में 5वें तत्व को देखें

import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('2nd dim 5th element: ', arr[1, 4])

उदाहरण चलाएं

3-D आयतन को देखें

3-D आयतन के तत्व को देखने के लिए, हम तत्व के आयतन और निर्देशकों को कमा करने वाले संख्याओं का उपयोग कर सकते हैं。

उदाहरण

पहले आकार के दूसरे आकार के तीसरे एलीमेंट को पहुंचें:

import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
print(arr[0, 1, 2])

उदाहरण चलाएं

उदाहरण व्याख्या

arr[0, 1, 2] मान छापें 6.

कार्यक्रम:

पहला नंबर पहले आकार को प्रतिनिधित्व करता है, जिसमें दो आकार हैं:

[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

तो:

[[7, 8, 9], [10, 11, 12]]

क्योंकि हमने चुना है 0इसलिए पहला आकार बचता है:

[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

दूसरा नंबर दूसरे आकार को प्रतिनिधित्व करता है, जो दो आकारों को भी प्रतिनिधित्व करता है:

[1, 2, 3]

तो:

[4, 5, 6]

क्योंकि हमने चुना है 1इसलिए दूसरा आकार बचता है:

[4, 5, 6]

तीसरा नंबर तीसरे आकार को प्रतिनिधित्व करता है, जिसमें तीन मान हैं:

4
5
6

क्योंकि हमने चुना है 2इसलिए अंतिम रूप से तीसरा मान मिला:

6

स्थिर इंडेक्स

स्थिर इंडेक्स के द्वारा अंतिम से शुरू करते हुए आकार पहुंचें

उदाहरण

दूसरी वीमा से अंतिम एलीमेंट छापें:

import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('2 वीमा से अंतिम एलीमेंट: ', arr[1, -1])

उदाहरण चलाएं