Cắt mảng NumPy

Cắt mảng

Ý nghĩa của việc cắt trong Python là mang các phần tử từ một chỉ mục nhất định đến một chỉ mục khác định sẵn.

Chúng ta truyền đoạn cắt thay vì chỉ mục như thế này:[start:end].

Chúng ta có thể định nghĩa bước độ như sau:[start:end:step].

nếu chúng ta không truyền startthì coi là 0.

nếu chúng ta không truyền endthì coi là độ dài của mảng trong chiều đó.

nếu chúng ta không truyền stepthì coi là 1.

Mô hình

Cắt phần tử từ chỉ mục 1 đến chỉ mục 5 trong mảng sau:

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

Chạy mô hình

Chú thích:Kết quả bao gồm chỉ mục bắt đầu, nhưng không bao gồm chỉ mục kết thúc.

Mô hình

Cắt các phần tử từ chỉ số 4 đến cuối của mảng:

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

Chạy mô hình

Mô hình

Cắt từ đầu đến chỉ số 4 (không bao gồm) của các phần tử:

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

Chạy mô hình

Cắt âm

Sử dụng toán tử trừ để tham chiếu chỉ số từ cuối:

Mô hình

Cắt từ chỉ số 3 bắt đầu từ cuối đến chỉ số 1 bắt đầu từ cuối của mảng:

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

Chạy mô hình

STEP

Hãy sử dụng giá trị step để xác định bước cắt:

Mô hình

Trả về các phần tử cách nhau từ chỉ số 1 đến chỉ số 5:

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

Chạy mô hình

Mô hình

Trả về các phần tử cách nhau trong mảng:

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

Chạy mô hình

Cắt mảng 2-D

Mô hình

Bắt đầu từ phần tử thứ hai, cắt từ chỉ số 1 đến chỉ số 4 (không bao gồm):

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

Chạy mô hình

Chú thích:Hãy nhớ rằng chỉ số của phần tử thứ hai là 1.

Mô hình

Trả về chỉ số 2 từ hai phần tử:

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

Chạy mô hình

Mô hình

Cắt từ hai phần tử chỉ số 1 đến chỉ số 4 (không bao gồm), sẽ trả về một mảng 2-D:

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

Chạy mô hình