نمپی کا آرائی کا انڈیکسنگ

شمعدان عناصر تکسیل تکسیل کا دکھنا چاہئیں.

شمعدان انڈیکس شمعدان عناصر تکسیل تک پہنچنے کا ہی معانی رکھتا ہے.

آپ اپنے انڈیکس نمبر کو حوالے سے شمعدان عناصر تکسیل تک پہنچ سکتے ہیں.

NumPy شمعدان کا انڈیکس 0 سے شروع ہوتا ہے، یعنی پہلی عناصر کا انڈیکس 0 ہوتا ہے، دوسری عناصر کا انڈیکس 1 ہوتا ہے، اور ایسا ہی طور پر.

ਇੰਸਟੈਂਸ

ایک سارئی سے پہلی عناصر تکسیل کو حاصل کریں:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[0])

ਇੰਸਟੈਂਸ ਚਲਾਓ

ਇੰਸਟੈਂਸ

ایک سارئی سے دوسری عناصر تکسیل کو حاصل کریں:

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

ਇੰਸਟੈਂਸ ਚਲਾਓ

ਇੰਸਟੈਂਸ

ایک سارئی سے تیسرے اور چوتھویں عناصر تکسیل کو حاصل کریں اور ان کو جمع کریں:

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

ਇੰਸਟੈਂਸ ਚਲਾਓ

2-D شمعدان تکسیل کا دکھنا چاہئیں.

دو ابعاد کا شمعدان کا عناصر تکسیل کا دکھنا چاہئیں تو، ہم کمو نکا سائز اور انڈیکس کا استعمال کرسکتے ہیں.

ਇੰਸਟੈਂਸ

پہلی ابعاد میں دوسری عناصر تکسیل کا دکھنا چاہئیں:

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

ਇੰਸਟੈਂਸ ਚਲਾਓ

ਇੰਸਟੈਂਸ

دوسری ابعاد میں پانچویں عناصر تکسیل کا دکھنا چاہئیں:

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

ਇੰਸਟੈਂਸ ਚਲਾਓ

3-D شمعدان تکسیل کا دکھنا چاہئیں.

3-D شمعدان کا عناصر تکسیل کا دکھنا چاہئیں تو، ہم کمو نکا سائز اور انڈیکس کا استعمال کرسکتے ہیں.

ਇੰਸਟੈਂਸ

ਪਹਿਲੀ ਮੰਡਲੀ ਦੀ ਦੂਜੀ ਮੰਡਲੀ ਦੇ ਤੀਜੇ ਇਲੈਕਟਰੋਨ ਨੂੰ ਪਹੁੰਚਣਾ:

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

ਇੰਸਟੈਂਸ ਚਲਾਓ

ਉਦਾਹਰਣ ਵਿਆਖਿਆ

arr[0, 1, 2] ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਿਟਨਗਾਰਾਹੀਐਂ 6.

ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਮੇਲਾ:

ਪਹਿਲਾ ਨੰਬਰ ਪਹਿਲੇ ਵਿਮਾਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਕਸ਼ਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਮੰਡਲੀਆਂ ਹਨ:

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

ਤਦ:

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

ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਚੁਣਿਆ ਹੈ: 0ਇਸ ਲਈ ਪਹਿਲੀ ਮੰਡਲੀ ਬਾਕੀ ਰਹੀ ਹੈ:

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

ਦੂਜਾ ਨੰਬਰ ਦੂਜੇ ਵਿਮਾਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਕਸ਼ਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਮੰਡਲੀਆਂ ਹਨ:

[1, 2, 3]

ਤਦ:

[4, 5, 6]

ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਚੁਣਿਆ ਹੈ: 1ਇਸ ਲਈ ਦੂਜੀ ਮੰਡਲੀ ਬਾਕੀ ਰਹੀ ਹੈ:

[4, 5, 6]

ਤੀਜਾ ਨੰਬਰ ਤੀਜੇ ਵਿਮਾਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਕਸ਼ਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਮੁੱਲ ਹਨ:

4
5
6

ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਚੁਣਿਆ ਹੈ: 2ਇਸ ਲਈ ਅੰਤਮ ਤੋਂ ਤੀਜਾ ਮੁੱਲ ਮਿਲੇਗਾ:

6

ਨੈਗੈਟਿਵ ਇੰਡੈਕਸ

ਨੈਗੈਟਿਵ ਇੰਡੈਕਸ ਨਾਲ ਬਾਹਰੀ ਤੋਂ ਪਹੁੰਚਣਾ

ਇੰਸਟੈਂਸ

ਦੂਜੀ ਵਿਮਾਨ ਵਿੱਚ ਆਖਰੀ ਇਲੈਕਟਰੋਨ ਪ੍ਰਿਟਨਗਾਰਾਹੀਐਂ:

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

ਇੰਸਟੈਂਸ ਚਲਾਓ