Comment sélectionner des éléments du tableau Numpy en Python ?

Dans cet article, nous allons vous montrer comment sélectionner des éléments d'un tableau NumPy en Python.

Tableaux Numpy en Python

Comme leur nom l'indique, les tableaux NumPy constituent la structure de données centrale de la bibliothèque NumPy. Le nom de la bibliothèque est une abréviation de « Numeric Python » ou « Numerical Python ».

En d’autres termes, NumPy est une bibliothèque Python qui constitue la base du calcul scientifique en Python. L’un de ces outils est l’objet tableau multidimensionnel hautes performances, une structure de données puissante pour des calculs de tableaux et de matrices efficaces.

Nous pouvons sélectionner un élément ou un sous-tableau à la fois dans un tableau Numpy. Nous voyons maintenant la méthode suivante pour sélectionner des éléments dans un tableau Numpy.

• Sélectionnez des éléments individuels du tableau NumPy
• Sélectionnez des sous-tableaux à partir des tableaux NumPy à l'aide du découpage
• Sélectionnez/accédez au sous-tableau uniquement en donnant la valeur d'arrêt
• Sélectionnez/accédez au sous-tableau uniquement en donnant la valeur de départ

Méthode 1 - Sélection d'un seul élément du tableau NumPy

Chaque élément de ces ndarrays est accessible par son numéro index.

Algorithme (étapes)

Voici les algorithmes/étapes à suivre pour effectuer la tâche requise -

• Utilisez le mot-clé import pour importer le module numpy avec un alias (np).

• Utilisez la fonction numpy.array() (qui renvoie un ndarray. Un ndarray est un objet tableau qui répond aux exigences données) pour créer un tableau numpy de tableaux en passant un tableau unidimensionnel comme argument.

• Utilisez indexation positive pour accéder à l'élément du tableau NumPy à l'index 1 et imprimer il.

• Utilisez indexation négative pour accéder à l'élément du tableau NumPy à l'index -1, c'est-à-dire le dernier élément d'un tableau et imprimez-le.

Negative Indexing():
Python allows for "indexing from the end," i.e., negative indexing.
This means that the last value in a sequence has an index of -1, the
second last has an index of -2, and so on.
When you want to pick values from the end (right side) of an iterable, you
can utilize negative indexing to your benefit.

Exemple

Le programme suivant renvoie l'élément à un index spécifié à partir d'un tableau NumPy d'entrée en utilisant le numéro d'index -

# importing numpy module with an alias name
import numpy as np

# creating a 1-Dimensional NumPy array
inputArray = np.array([4, 5, 1, 2, 8])

# printing the array element at index 1 (positive indexing)
print("The input array = ",inputArray)
print("Numpy array element at index 1:", inputArray[1])

# printing the array element at index -1 i.e last element (negative indexing)
print("Numpy array element at index -1(last element):", inputArray[-1])

Sortie

Une fois exécuté, le programme ci-dessus générera le résultat suivant -

The input array =  [4 5 1 2 8]
Numpy array element at index 1: 5
Numpy array element at index -1(last element): 8

Méthode 2 - Sélectionnez un sous-tableau dans le tableau NumPy en utilisant le découpage

Pour obtenir des sous-tableaux, nous utilisons des tranches au lieu d'index d'éléments.

Grammaire

numpyArray[start:stop]

Parmi eux, start et stop sont respectivement le premier et le dernier index du sous-tableau.

Algorithme (étapes)

Voici les algorithmes/étapes à suivre pour effectuer la tâche requise -

• Utilisez la fonction numpy.array() (qui renvoie un ndarray. Un ndarray est un objet tableau qui répond aux exigences données) pour créer un tableau numpy de tableaux en passant un tableau unidimensionnel comme argument.

• Accédez au sous-tableau de l'index 2 à 5 (exclusif) en donnant les valeurs de début et de fin en utilisant slicing et en l'imprimant.

Exemple

Le programme suivant renvoie un sous-tableau à partir d'un tableau NumPy d'entrée en utilisant le découpage en donnant une valeur de départ et une valeur d'arrêt -

# importing NumPy module with an alias name
import numpy as np

# creating a 1-Dimensional numpy array
inputArray = np.array([4, 5, 1, 2, 8, 9, 7])
print("Input Array =",inputArray)

# printing the sub-array from index 2 to 5(excluded) by giving start, stop values
print("The sub-array from index 2 to 5(excluded)=", inputArray[2:5])

Sortie

Une fois exécuté, le programme ci-dessus générera le résultat suivant -

Input Array = [4 5 1 2 8 9 7]
The sub-array from index 2 to 5(excluded)= [1 2 8]

Méthode 3 - Sélectionner/accéder au sous-tableau en donnant uniquement la valeur d'arrêt

En laissant l'index de départ vide, vous pouvez découper le sous-tableau à partir du premier élément.

La valeur de départ par défaut est 0.

Exemple

Le programme suivant renvoie un sous-tableau d'un tableau NumPy d'entrée de l'index 0 (par défaut) à une valeur d'arrêt donnée -

# importing NumPy module with an alias name
import numpy as np

# creating a 1-Dimensional NumPy array
inputArray = np.array([4, 5, 1, 2, 8, 9, 7])
print("Input Array =",inputArray)

# printing the sub-array till index 5(excluded) by giving only stop value

# it starts from index 0 by default
print("The sub-array till index 5(excluded)=", inputArray[:5])

Sortie

Une fois exécuté, le programme ci-dessus générera le résultat suivant -

Input Array = [4 5 1 2 8 9 7]
The sub-array till index 5(excluded)= [4 5 1 2 8]

Méthode 4 - Sélectionner/accéder au sous-tableau en donnant uniquement la valeur de départ

Encore une fois, laisser le côté gauche des deux points vide vous donnera un tableau jusqu'au dernier élément.

Exemple

Le programme suivant renvoie un sous-tableau d'un tableau NumPy d'entrée à partir d'une valeur d'index de départ donnée jusqu'au dernier index du tableau (par défaut).

p>

# importing NumPy module with an alias name
import numpy as np

# creating a 1-Dimensional NumPy array
inputArray = np.array([4, 5, 1, 2, 8, 9, 7])

# printing the sub-array from index 2 to the last index by giving only the start value
print("Input Array = ",inputArray)
# It extends till the last index value by default
print("The sub-array till index 5(excluded)=", inputArray[2:])

Sortie

Une fois exécuté, le programme ci-dessus générera le résultat suivant -

Input Array = [4 5 1 2 8 9 7]
The sub-array till index 5(excluded)= [1 2 8 9 7]

Conclusion

Nous avons appris à sélectionner des éléments d'un tableau numpy en Python à l'aide de quatre exemples différents dans cet article. Nous avons également appris à découper les tableaux 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!