NumPy စကာတင် အတ္ထုပစ္စည်း ချွတ်တ်

အပေါင်းစား အစိတ်အပိုင်းကို

python တွင် အစိတ်အပိုင်းကို အမှတ် တစ်ခုမှ အမှတ် တစ်ခုထိ အသုံးပြုသည်

အခြားမူ အပိုင်းအစား အသုံးပြု၍ အမှတ်များ ကို ပြောင်းလဲကြောင်း ပြောပါ[start:end].

ထို့ပြင် အပိုင်းအစား အား အခြေခံ၍ သုံးနိုင်ပါ[start:end:step].

အမှတ်အသုံး မပြောင်းသေးမီ startထိုကဲ့သို့ 0 အား မည်သည်မပါ

အမှတ်အသုံး မပြောင်းသေးမီ endထိုကဲ့သို့ အမှတ် မပြောင်းသေးမီ

အမှတ်အသုံး မပြောင်းသေးမီ stepအခြားမူ 1 အား မည်သည်မပါ

အကိုင်

အောက်ရှိ အပေါင်းစား အရ အမှတ် 1 မှ အမှတ် 5 ထိ အစိတ်အပိုင်းကို ချယ်ထုတ်ပါနိုင်သည့်အားဖြင့်

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

အကိုင် အမှတ်

စကားလုံးရှိသောအမှတ်စက္ခု ကို မပါဘဲ အဆုံးအခြေအထိ မပါဘဲ。

အကိုင်

裁切数组中索引 4 到结尾的元素：

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

အကိုင် အမှတ်

အကိုင်

裁切从开头到索引 4（不包括）的元素：

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

အကိုင် အမှတ်

ဝက်အကန်

နောက်ပိုင်းမှ အဘ်ဒီယို အမှတ် ကို အသုံးပြု ပါ

အကိုင်

နောက်ပိုင်းမှ စတင်၍ အဘ်ဒီယို အမှတ် 3 မှ အဘ်ဒီယို အမှတ် 1 ထိ ကန့်သတ် ပြီး အသုံးပြုပါ

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

အကိုင် အမှတ်

STEP

step အဆင့် ကို အသုံးပြု ကန့်သတ်ပါ

အကိုင်

အဘ်ဒီယို အမှတ် 1 မှ အဘ်ဒီယို အမှတ် 5 ထိ ကန့်သတ် ပြီး အဘ်ဒီယို အမှတ် 2 ကန့်သတ် ပြီး အသုံးပြုပါ

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

အကိုင် အမှတ်

အကိုင်

အချက်အလက် အဘ်ဒီယို ကြား ကန့်သတ် ပြီး အသုံးပြုပါ

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

အကိုင် အမှတ်

2-D အချက်အလက် ကန့်သတ်

အကိုင်

နှစ်ခုမှ အဘ်ဒီယို အမှတ် 1 မှာ စတင်၍ အဘ်ဒီယို အမှတ် 1 နှင့် အဘ်ဒီယို အမှတ် 4 (မပါ) ထိ ကန့်သတ် ပြီး အသုံးပြုပါ

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

အကိုင် အမှတ်

စကားလုံးအမှတ် 2 မှာ နောက်ဆုံး အဘ်ဒီယို အမှတ် 1 ဖြစ်ပါ၏

အကိုင်

နှစ်ခုမှ အဘ်ဒီယို အမှတ် 2 ကို ကူးယူပါ

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

အကိုင် အမှတ်

အကိုင်

နှစ်ခုမှ အဘ်ဒီယို အမှတ် 1 နှင့် အမှတ် 4 (မပါ) ထိ ကန့်သတ် ပြီး အသုံးပြုပါ၊ အကျိုးသက်ရောက်မှု 2-D အချက်အလက် ပါ

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

အကိုင် အမှတ်