如何访问一个多维NumPy数组的不同行

如何访问一个多维NumPy数组的不同行

让我们看看如何在NumPy中访问一个多维数组的不同行。有时我们需要访问多维NumPy数组的不同行,如第一行,最后两行,甚至中间两行等。在NumPy中,访问多维数组的任何行都非常容易。我们所需要做的就是根据给定的条件对数组进行切片。每当我们需要进行分析时,切片就会发挥重要作用。

情况1:在二维数组中

实例1:访问二维NumPy数组的第一行和最后一行

# Importing Numpy module
import numpy as np
  
# Creating a 3X3 2-D Numpy array
arr = np.array([[10, 20, 30], 
                [40, 5, 66], 
                [70, 88, 94]])
  
print("Given Array :")
print(arr)
  
# Access the First and Last rows of array
res_arr = arr[[0,2]]
print("\nAccessed Rows :")
print(res_arr)

输出:

如何访问一个多维NumPy数组的不同行?

在上面的例子中,我们访问并打印3X3 NumPy数组的第一行和最后一行。

示例2:访问二维NumPy数组的中间行

# Importing Numpy module
import numpy as np
  
# Creating a 3X4 2-D Numpy array
arr = np.array([[101, 20, 3, 10], 
                [40, 5, 66, 7], 
                [70, 88, 9, 141]])
                 
print("Given Array :")
print(arr)
  
# Access the Middle row of array
res_arr = arr[1]
print("\nAccessed Row :")
print(res_arr)

输出:

如何访问一个多维NumPy数组的不同行?

在上面的例子中,我们访问并打印3X4 NumPy数组的中间行。

示例3:访问2-D NuNumPy py数组的最后三行

# Importing Numpy module
import numpy as np
  
# Creating a 4X4 2-D Numpy array
arr = np.array([[1, 20, 3, 1], 
                [40, 5, 66, 7], 
                [70, 88, 9, 11],
               [80, 100, 50, 77]])
  
print("Given Array :")
print(arr)
  
# Access the Last three rows of array
res_arr = arr[[1,2,3]]
print("\nAccessed Rows :")
print(res_arr)

输出:

如何访问一个多维NumPy数组的不同行?

在上面的例子中,我们访问并打印4X4 NumPy数组的最后三行。

实例4:访问一个二维NumPy数组的前两行

# Importing Numpy module
import numpy as np
  
# Creating a 5X4 2-D Numpy array
arr = np.array([[1, 20, 3, 1], 
                [40, 5, 66, 7], 
                [70, 88, 9, 11],
               [80, 100, 50, 77],
               [1, 8.5, 7.9, 4.8]])
  
print("Given Array :")
print(arr)
  
# Access the First two rows of array
res_arr = arr[[0,1]]
print("\nAccessed Rows :")
print(res_arr)

输出:

如何访问一个多维NumPy数组的不同行?

在上面的例子中,我们访问并打印5X4 NumPy数组的前两行。

情况2:在3维数组中

例子1:访问3-D NumPy数组的中间行

# Importing Numpy module 
import numpy as np
  
# Creating 3-D Numpy array
n_arr = np.array([[[10, 25, 70], [30, 45, 55], [20, 45, 7]], 
                  [[50, 65, 8], [70, 85, 10], [11, 22, 33]]])
  
print("Given 3-D Array:")
print(n_arr)
  
# Access the Middle rows of 3-D array
res_arr = n_arr[:,[1]]
print("\nAccessed Rows :")
print(res_arr)

输出:

如何访问一个多维NumPy数组的不同行?

在上面的例子中,我们访问并打印3-D NumPy数组的中间行。

示例2:访问三维NumPy数组的第一行和最后一行

# Importing Numpy module 
import numpy as np
  
# Creating 3-D Numpy array
n_arr = np.array([[[10, 25, 70], [30, 45, 55], [20, 45, 7]], 
                  [[50, 65, 8], [70, 85, 10], [11, 22, 33]],
                 [[19, 69, 36], [1, 5, 24], [4, 20, 96]]])
  
  
print("Given 3-D Array:")
print(n_arr)
  
# Access the First and Last rows of 3-D array
res_arr = n_arr[:,[0, 2]]
print("\nAccessed Rows :")
print(res_arr)

输出:

如何访问一个多维NumPy数组的不同行?

在上面的例子中,我们访问并打印3-D NumPy数组的第一行和最后一行。

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