Lập chỉ mục mảng NumPy
Truy cập các phần tử mảng
Việc lập chỉ mục mảng cũng giống như việc truy cập một phần tử mảng.
Bạn có thể truy cập một phần tử mảng bằng cách tham chiếu đến số chỉ mục của nó.
Các chỉ mục trong mảng NumPy bắt đầu bằng 0, nghĩa là phần tử đầu tiên có chỉ số 0 và phần tử thứ hai có chỉ số 1, v.v.
Thí dụ
Lấy phần tử đầu tiên từ mảng sau:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[0])
Thí dụ
Lấy phần tử thứ hai từ mảng sau.
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[1])
Thí dụ
Lấy phần tử thứ ba và thứ tư từ mảng sau và thêm chúng.
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[2] +
arr[3])
Truy cập Mảng 2-D
Để truy cập các phần tử từ mảng 2-D, chúng ta có thể sử dụng các số nguyên được phân tách bằng dấu phẩy đại diện cho thứ nguyên và chỉ số của phần tử.
Hãy nghĩ về mảng 2-D giống như một bảng với các hàng và cột, trong đó hàng thể hiện thứ nguyên và chỉ số đại diện cho cột.
Thí dụ
Truy cập phần tử trên hàng đầu tiên, cột thứ hai:
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('2nd element on 1st row: ', arr[0, 1])
Thí dụ
Truy cập phần tử trên hàng thứ 2, cột thứ 5:
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('5th element on
2nd row: ', arr[1, 4])
Truy cập Mảng 3-D
Để truy cập các phần tử từ mảng 3-D, chúng ta có thể sử dụng các số nguyên được phân tách bằng dấu phẩy biểu thị kích thước và chỉ số của phần tử.
Thí dụ
Truy cập phần tử thứ ba của mảng thứ hai của mảng đầu tiên:
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8,
9], [10, 11, 12]]])
print(arr[0, 1, 2])
Giải thích ví dụ
arr[0, 1, 2]in giá trị 6.
Và đây là lý do tại sao:
Số đầu tiên đại diện cho chiều đầu tiên, chứa hai mảng:
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
và:
[[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
Kể từ chúng tôi đã chọn 0, chúng tôi còn lại với mảng đầu tiên:
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
Số thứ hai đại diện cho chiều thứ hai, cũng chứa hai mảng:
[1, 2, 3]
và:
[4, 5, 6]
Vì chúng tôi đã chọn 1, chúng tôi còn lại với mảng thứ hai:
[4, 5, 6]
Số thứ ba đại diện cho chiều thứ ba, chứa ba giá trị:
4
5
6
Vì chúng tôi đã chọn 2, chúng tôi kết thúc với giá trị thứ ba:
6
Lập chỉ mục tiêu cực
Sử dụng lập chỉ mục phủ định để truy cập một mảng từ cuối.
Thí dụ
In phần tử cuối cùng từ lần mờ thứ 2:
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])