


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!

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

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