


Comment extraire des colonnes spécifiques de tableaux multidimensionnels dans NumPy ?
Récupération de colonnes à partir de tableaux multidimensionnels dans NumPy
Dans NumPy, une opération fondamentale consiste à accéder à des éléments individuels ou à des sous-ensembles de données dans un tableau multidimensionnel. Bien que la récupération de lignes à l'aide du test de syntaxe[i] soit simple, l'extraction de colonnes spécifiques peut être légèrement différente.
Pour accéder à la ième colonne d'un tableau NumPy, vous pouvez utiliser le test de syntaxe[:, i]. Cela renverra un tableau unidimensionnel contenant les valeurs de la ième colonne de la matrice d'origine.
Par exemple, considérons le tableau suivant :
test = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
Pour obtenir la première colonne (contenant les valeurs 1, 3 et 5), vous utiliseriez :
>>> test[:, 0] array([1, 3, 5])
De même, pour récupérer la deuxième colonne (contenant les valeurs 2, 4 et 6), vous utiliseriez :
>>> test[:, 1] array([2, 4, 6])
Notez que cette opération n'est pas particulièrement coûteuse en termes de calcul et constitue une technique courante pour travailler avec des données multidimensionnelles dans NumPy.
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!

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)

ListsandNumpyArraysInpythonHaveDidifferentMemoryfootprints: listsaRemoreFlexibles Butlessmemory économe, tandis que la liste de résensés est-ce qui

ToenSurepythonscriptsBeHavecorrectlyAcrossDevelopment, mise en scène et production, catégories de type: 1) EnvironmentVariblesForsImplesettings, 2) ConfigurationFilesForComplexsetups et3) dynamicloadingforadaptability.eachMethodoffersNebeneFitsAndreCeresca

La syntaxe de base pour le découpage de la liste Python est la liste [Démarrage: arrêt: étape]. 1.Start est le premier index d'élément inclus, 2.STOP est le premier indice d'élément exclu et 3.StEP détermine la taille de l'étape entre les éléments. Les tranches sont non seulement utilisées pour extraire les données, mais aussi pour modifier et inverser les listes.

ListesoutPerformarRaySin: 1) dynamicingizingandfrequentinSertions / Deletions, 2) StoringheteroGeneousData, and3) MemoryEfficiencyForsparsedata, butmayhaveslightperformanceCostSincertorations.

Toconvertapythonarraytoalist, usethelist () Constructororageneratorexpression.1) ImportTheArrayModuleandCreateArray.2) Uselist (Arr) ou [Xforxinarr] à Convertittoalist, considérant la performance et le domaine de l'émie-efficacité pour les étages.


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