नुम्पी एरे कटिंग

आयत्त को काटें

python में काटने (slicing) का अर्थ है कि एलिमेंट्स को एक दिये गए इंडेक्स से दूसरे इंडेक्स तक लाया जाता है。

हम इस तरह से स्क्रिप्ट को बढ़ती (step) के स्थान पर स्क्रिप्ट को पास करते हैं:[स्टार्ट:एंड]。

हम इस तरह से बढ़ती (step) भी परिभाषित कर सकते हैं:[स्टार्ट:एंड:स्टेप]。

अगर हम नहीं पास करते स्टार्टतो इसे 0 माना जाएगा。

अगर हम नहीं पास करते एंडतो इसे उस आयाम के आयत्त की लंबाई माना जाएगा。

अगर हम नहीं पास करते स्टेपतो इसे 1 माना जाएगा。

उदाहरण

नीचे दिए गए आयत्त में से इंडेक्स 1 से इंडेक्स 5 तक के एलिमेंट्स को काटें:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[1:5])

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टिप्पणी:परिणाम शुरू के संकेतांक को शामिल करता है, लेकिन अंतिम संकेतांक को नहीं करता है。

उदाहरण

आयता में इंडेक्स 4 से अंत तक के तत्वों को काटें:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[4:])

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उदाहरण

शुरू से इंडेक्स 4 (बिना शामिल) तक के तत्वों को काटें:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[:4])

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नकारात्मक काटन

ऋणात्मक ऑपरेटर को उपयोग करके अंत के से इंडेक्स उपयोग करें:

उदाहरण

अंत के से शुरू करते हुए इंडेक्स 3 से अंत के से शुरू करते हुए इंडेक्स 1 तक काटें, आयता को काटें:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[-3:-1])

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STEP

step मान को उपयोग करके काटें का चयन करें:

उदाहरण

इंडेक्स 1 से इंडेक्स 5 तक, बढ़ते हुए के तत्वों को वापस की जाएगी:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[1:5:2])

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उदाहरण

आयता में बढ़ते हुए के तत्वों को वापस की जाएगी:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[::2])

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2-D आयता को काटें

उदाहरण

दूसरे तत्व से शुरू करते हुए, इंडेक्स 1 से इंडेक्स 4 (बिना शामिल) तक के तत्वों को काटें:

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

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टिप्पणी:याद रखें कि दूसरे तत्व का इंडेक्स 1 है।

उदाहरण

दो तत्वों से इंडेक्स 2 को वापस की जाएगी:

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

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उदाहरण

दो तत्वों से इंडेक्स 1 से इंडेक्स 4 (बिना शामिल) तक काटें, इससे 2-D आयता वापस की जाएगी:

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

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