


Accès aux colonnes d'un tableau multidimensionnel NumPy
Les tableaux multidimensionnels NumPy offrent un moyen pratique et efficace de stocker et de manipuler des données. Lorsque vous travaillez avec ces tableaux, il est important de comprendre comment accéder à des éléments spécifiques, y compris les colonnes.
Accès aux colonnes
Étant donné un tableau NumPy comme le suivant :
test = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
Pour accéder à la ième colonne de ce tableau, utilisez la syntaxe suivante :
test[:, i]
Par exemple, pour accéder à la première colonne, vous écririez :
test[:, 0]
Cela renverrait le tableau [1, 3, 5].
Accès aux lignes et aux colonnes
Notez que le premier index dans la syntaxe ci-dessus (test[:]) accède aux lignes, tandis que le deuxième index (i) accède aux colonnes. Pour accéder à la ième ligne, vous utiliserez la syntaxe suivante :
test[i, :]
Performance
Accéder aux colonnes d'un tableau NumPy est une opération relativement rapide. C'est beaucoup plus efficace que de parcourir des éléments individuels dans une boucle. Les performances exactes dépendent de la taille et de la structure du tableau.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

PythonlistScanstoreanyDatatype, ArrayModulearRaySstoreOneType, et NumpyArraysArnumericalComptations.1) ListesaSaSatilebutlessmemory-Efficient.2) NumpyArraySareMory-EfficientForHomoGeneousData.3)

Lorsque vous vous assumez de la valeur de la valeur de la datyypie de la datyylethonarray.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

TheScriptSrunning withthewrongpythonversionDuetOincorrectDefaultInterpretersettings.tofixThis: 1) vérifiez laefaultpythonversionusingpython - Versionorpython3 - Version.2)

PythonarRaySSupportVariousOperations: 1) SpecingExtractsSubSets, 2) A SPENDANT / EXPENSEDADDDSELLESS, 3) INSERtingPlaceSelelementsAtSpecific Positions, 4) RemovingdeleteSelements, 5) Sorting / ReversingChangeSes

NumpyArraysAressentialFor Applications est en train de réaliser des objets de manière numérique et une datamanipulation.

Useanarray.arrayoveralistinpythonwendealing withhomogeneousdata, performance-criticalcode, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: ArraySaveMemorywithTypelements.2) performance-criticalcode

Non, NotallListOperationsResaSupportedByArrays, andviceVersa.1) ArraysDonotsUpportDynamicOperationsLIKEAPENDORINSERSERTWithoutresizing, qui oblige la performance.2) Listes de la glate-enconteConStanttimecomplexityfordirectAccessLikEArraysDo.


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Télécharger la version Mac de l'éditeur Atom
L'éditeur open source le plus populaire

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

Version crackée d'EditPlus en chinois
Petite taille, coloration syntaxique, ne prend pas en charge la fonction d'invite de code

Dreamweaver Mac
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version anglaise
Recommandé : version Win, prend en charge les invites de code !
