Hướng dẫn what are the steps to create 1d 2d and 3d arrays in python? - các bước để tạo mảng 1d 2d và 3d trong python là gì?

Lập chỉ mục mảng và cắt là các phần quan trọng trong phân tích dữ liệu và nhiều loại hoạt động toán học khác nhau. & NBSP; Chúng tôi luôn không làm việc với toàn bộ mảng hoặc ma trận hoặc dataFrame. & Nbsp; Lập chỉ mục và cắt mảng là quan trọng nhất khi chúng tôi làm việc với một tập hợp con của một mảng. & Nbsp; Bài viết này sẽ được bắt đầu với những điều cơ bản và cuối cùng sẽ giải thích một số kỹ thuật nâng cao về cắt và lập chỉ mục các mảng 1D, 2D và 3D. & NBSP; Ngay cả khi bạn đã sử dụng cắt và lập chỉ mục mảng trước đây, bạn có thể tìm thấy một cái gì đó để tìm hiểu trong bài viết hướng dẫn này. & NBSP; & nbsp;

Cắt và lập chỉ mục mảng 1D

Đầu tiên, nhập Numpy trong sổ ghi chép của bạn và tạo một mảng một chiều. & NBSP; Ở đây tôi đang sử dụng một cuốn sổ tay Jupyter. & NBSP; Nhưng bất kỳ máy tính xách tay nào khác đều tốt cho việc này. & NBSP; & nbsp;

nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP

x = np.array ([2,5,1,9,0,3,8,11, -4, -3, -8,6,10])

Hãy cùng làm một số cắt đơn giản. & NBSP; Chỉ cần một lời nhắc, các mảng được lập chỉ mục bằng không, vì vậy số lượng bắt đầu từ 0. & NBSP; x [0] sẽ trả về phần tử đầu tiên của mảng và x [1] sẽ trả về phần tử thứ hai của mảng.

x[0]

Đầu ra: 2

x[3]

Đầu ra: 9

x[4]

Đầu ra: 0

Bây giờ chuyển sang một số hoạt động cắt của các mảng một chiều,

x[1:7]

Đầu ra: Mảng ([5, 1, 9, 0, 3, 8])

Ở đây 1 là giới hạn thấp hơn và 7 là giới hạn trên. & NBSP; Mảng đầu ra bắt đầu từ phần tử của chỉ số 1 đến 7, giới hạn dưới bao gồm và loại trừ giới hạn trên. & NBSP; Điều đó có nghĩa là nó bao gồm phần tử trong INDEX 1 nhưng không bao gồm phần tử trong INDEX 7. & NBSP; & NBSP;

x[2::3]

Đầu ra: Mảng ([1, 3, -4, 6])

Trong trường hợp này, 2 là điểm bắt đầu và 3 là khoảng. & Nbsp; Vì vậy, mảng trả lại sao từ phần tử trong INDEX Hai. & NBSP; Sau đó, nó mất mọi yếu tố thứ ba của mảng cho đến khi kết thúc. & Nbsp; & nbsp;

Nói rằng, chúng tôi không cần đến cuối cùng. & NBSP; Chúng tôi chỉ muốn xuất ra cho đến -4. & Nbsp; Trong trường hợp đó, chúng tôi có thể cắt thêm nó. & NBSP;

x [2 :: 3] [0: 3] mảng ([1, 3, -4])
array([ 1, 3, -4])

Bắt đầu và kết thúc mặc định

Tiếp theo, tôi nên hiển thị một cú pháp, được sử dụng phổ biến nhất. & NBSP; x [0: 4] được sử dụng để trả về bốn yếu tố đầu tiên, phải không? & nbsp; Thay vào đó, x [: 4] có thể được sử dụng để làm điều tương tự. & Nbsp; Bởi vì nếu chúng ta không đặt bất kỳ giới hạn thấp hơn, theo mặc định, nó sẽ bắt đầu từ đầu. & NBSP; Theo cách tương tự, nếu chúng ta không đề cập đến bất kỳ giới hạn trên nào, theo mặc định, nó sẽ xuất ra cho đến cuối. & NBSP; Khi chúng tôi không đề cập đến cả giới hạn trên và dưới, chúng tôi sẽ nhận được toàn bộ mảng làm đầu ra như hình dưới đây. & NBSP;

x[:4]

Đầu ra: Mảng ([2, 5, 1, 9])

x[3:]

Đầu ra: Mảng ([9, 0, 3, 8, 11, -4, -3, -8, 6, 10])

x[:]

Đầu ra: Mảng ([2,5,1,9,0,3,8,11, -4, -3, -8,6,10])[2,5,1,9,0,3,8,11,-4,-3,-8,6,10])

Cắt theo khoảng và cả giới hạn trên và dưới

x[1:7:2]

Đầu ra: Mảng ([5, 9, 3])

Trong x [1: 7: 2], 1 là giới hạn dưới, 7 là giới hạn trên và 2 trong khoảng. & Nbsp; Đầu ra bắt đầu trong phần tử trong chỉ mục 1 và kết thúc trong chỉ mục 7 nhưng thay vì xuất mỗi phần tử ở giữa nó xuất ra mỗi phần tử thứ hai vì khoảng là 2. & nbsp;

Khoảng thời gian bắt đầu từ cuối

x[-7::2]

Mảng ([8, -4, -8, 10])

Ở đây, -7 có nghĩa là phần tử thứ bảy từ dưới cùng hoặc kết thúc và 2 là khoảng. & Nbsp; Đầu ra bắt đầu từ phần tử thứ bảy ở phía dưới và đi lên đến cuối.

x[-7::-2]

Mảng ([8, 0, 1, 2])

Cắt và lập chỉ mục mảng 2D

Bây giờ chúng tôi sẽ thực hành tương tự với mảng hai chiều. & Nbsp; Tạo một mảng hai chiều bằng cách sử dụng hàm Arange và định hình lại. & NBSP; Tôi đã tạo một ma trận 6 × 7 cho video này. & NBSP; Bởi vì nó đủ lớn để hiển thị một số hoạt động tốt.

y = np.arange (42) .Reshape (6,7)

Điều dễ nhất là trả lại các hàng từ một mảng hai chiều. & Nbsp; Chỉ cần lập chỉ mục thông qua số lượng hàng.

Output:

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6])

Output:

array([ 7,  8,  9, 10, 11, 12, 13])

Output:

array([21, 22, 23, 24, 25, 26, 27])

Các cột trả về có thể là một chút khó khăn.

Output:

array([ 0,  7, 14, 21, 28, 35])

Output:

array([ 3, 10, 17, 24, 31, 38])

Hãy cùng xem cách trả về một số từ ma trận. & Nbsp; Trả về số 17 từ ma trận này. & Nbsp; Bắt đầu bằng cách tìm thấy hàng nào nó đang ở. & NBSP; Nó ở hàng thứ ba có nghĩa là chỉ số của hàng là 2 khi đếm bắt đầu từ 0. & nbsp; Tiếp theo nhìn vào chỉ mục cột. & NBSP; Số 17 nằm trong cột Forth. & NBSP; Vì vậy, chỉ mục cột là 3.

Nhận ba yếu tố đầu tiên của cột thứ hai.

Trong ma trận bên dưới phần tử đích hiển thị in đậm. & Nbsp; Tất cả các yếu tố đều có trong các hàng 1,2 và 3. & nbsp; Chỉ số hàng để sử dụng là 0: 3. & nbsp; Bước tiếp theo là tìm ra các cột. & NBSP; Ba yếu tố nằm trong cột thứ hai. & NBSP; Nghĩa là, chỉ mục cột 1. & nbsp;

Đầu ra một phần của các phần tử từ hai cột đầu tiên được hiển thị trong ma trận bên dưới

Tất cả các yếu tố nằm trong hàng 1,2 và 3. & nbsp; Chỉ số hàng để sử dụng là 1: 4. & nbsp; Các chỉ mục cột tương ứng là 0 và 1. & nbsp; Vì vậy, các chỉ số cột có thể được biểu diễn là 0: 2

Out[40]:

array([[ 7,  8],
       [14, 15],
       [21, 22]])

Đầu ra ba mararray này (phần tử táo bạo trong ma trận) từ ma trận

Giải pháp cho điều này là cùng một lý thuyết như trước đây. & Nbsp; Chỉ số hàng của các số là 2, 3 và 4. & nbsp; Vì vậy, chúng tôi có thể cắt nó bằng 2: 5. & nbsp; Các chỉ mục cột cũng là 2,3 và 4. & NBSP; Một lát cột cũng có thể được thực hiện bằng 2: 5.

Output:

array([[16, 17, 18],
       [23, 24, 25],
       [30, 31, 32]])

In từng hàng thứ hai từ khi bắt đầu từ hàng đầu tiên

Out[42]:

array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6],
       [14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
       [28, 29, 30, 31, 32, 33, 34]])

Ở đây 0 là giới hạn thấp hơn và 2 là khoảng. & Nbsp; Đầu ra sẽ bắt đầu tại INDEX 0 và tiếp tục đi đến cuối với khoảng thời gian 2. & nbsp; Điều đó có nghĩa là mỗi hàng thứ hai. & Nbsp;

In mọi cột khác bắt đầu từ cột đầu tiên.

Trong mã dưới đây, & nbsp; ‘: Có nghĩa là chọn tất cả các chỉ mục. & Nbsp; Ở đây ‘: Hiện đang chọn tất cả các hàng. & NBSP; Là đầu vào cột, chúng tôi đặt 0 :: 2. & nbsp; Tôi đã đề cập đến chức năng của điều này ở trên.

Out[43]:

array([[ 0,  2,  4,  6],
       [ 7,  9, 11, 13],
       [14, 16, 18, 20],
       [21, 23, 25, 27],
       [28, 30, 32, 34],
       [35, 37, 39, 41]])

Đây là một cách khác để làm như vậy. Trong mã dưới 0 là giới hạn dưới, 7 là giới hạn trên và 2 là khoảng thời gian. & Nbsp; Đoạn mã bên dưới sẽ xuất cùng một ma trận như trên. & NBSP;

Tôi đề nghị, xin vui lòng cố gắng in mẫu dưới dạng hình dưới đây.

Đây là câu trả lời của tôi: Đầu tiên lấy các hàng. & Nbsp; Đó là hàng rất thứ hai bắt đầu từ hàng 1 đến cuối. Giới hạn dưới 1, giới hạn trên 6 và khoảng là 2. & nbsp; Tương tự, đối với cột, giới hạn dưới là 1, giới hạn trên là 6 và khoảng là 2. First grab the rows.  It is very second row starting from row 1 till the end. Lower limit 1, upper limit 6 and interval is 2.  Similarly, for the column, lower limit is 1, upper limit is 6 and interval is 2.

Output:

array([[ 8, 10, 12],
       [22, 24, 26],
       [36, 38, 40]])

Có một cách nữa để làm điều này. & NBSP; Trong phần mã bên dưới, 1 cho giới hạn dưới, 6 cho giới hạn trên (đối với các hàng, chúng ta chỉ có hàng 0 đến hàng 5. & nbsp; nhưng chúng ta cần đặt 6 làm giới hạn trên vì nếu chúng ta đặt giới hạn trên 6 Chúng tôi sẽ nhận được các yếu tố của INDEX 5) và 2 là khoảng. & nbsp; Nếu bạn nhận thấy chúng ta cần sử dụng cùng một công thức cho chỉ mục cột.

Output:

array([[ 8, 10, 12],
       [22, 24, 26],
       [36, 38, 40]])

Cắt và lập chỉ mục mảng 3D

Hãy cùng làm một mảng ba chiều với mã này bên dưới. & NBSP; Ở đây, nó sẽ sắp xếp các số từ 0 đến 44 dưới dạng ba mảng hai chiều của hình dạng 3 × 5. & nbsp; Đầu ra sẽ trông như thế này.

array([ 7,  8,  9, 10, 11, 12, 13])

Output:

array([ 7,  8,  9, 10, 11, 12, 13])

Chọn các mảng hai chiều & nbsp;

Chúng ta có thể truy cập vào mỗi mảng hai chiều trong đó với chỉ mục đơn giản như sau:

Output:

array([ 7,  8,  9, 10, 11, 12, 13])

Output:

array([ 7,  8,  9, 10, 11, 12, 13])

Output:

array([ 7,  8,  9, 10, 11, 12, 13])

In hàng thứ hai của mảng hai chiều đầu tiên

Chọn Mảng hai chiều đầu tiên theo cách chúng tôi đã hiển thị trước đây với mã này: x [0]. & Nbsp; Sau đó thêm cái này để chọn hàng thứ hai: x [0] [1]

[[[0 & nbsp; 1 & nbsp; 2 & nbsp; 3 & nbsp; 4]

& nbsp; [5 & nbsp; 6 & nbsp; 7 & nbsp; 8 & nbsp; 9]

[10 11 12 13 14]]]

[[15 16 17 18 19]

[20 21 22 23 24]

[25 26 27 28 29]]]

[[30 31 32 33 34]

[35 36 37 38 39]

[40 41 42 43 44]]]]

Nhận phần tử 22 từ mảng.

Tôi sẽ giải quyết vấn đề này trong vài bước. & Nbsp;

Chọn mảng hai chiều trong đó phần tử 22 là. & Nbsp; Đó là mảng hai chiều thứ hai. & Nbsp; Vì vậy, chọn điều đó bằng cách sử dụng x [1].

Tiếp theo xem chỉ mục hàng ở đâu. & Nbsp; Phần tử mục tiêu của chúng tôi nằm ở hàng thứ hai của mảng hai chiều được chọn. & NBSP; Chỉ số hàng là 1. & nbsp; Chúng ta có thể chọn hàng với mã này: x [1] [1].

Cuối cùng, chỉ mục cột là 2 vì từ hình trên, nó cho thấy đó là phần tử thứ ba. & NBSP; Kết hợp & nbsp;

Trả lại các hàng đầu tiên của hai mảng hai chiều cuối cùng. & NBSP;

Đầu tiên chọn mảng hai chiều trong đó các hàng này thuộc về. & Nbsp; & nbsp; một hàng nằm trong mảng hai chiều thứ hai và một hàng khác nằm trong mảng hai chiều thứ ba. & nbsp; Chúng ta có thể chọn hai cái này với x [1:]. & Nbsp; Vì cả hai hàng là hàng đầu tiên của mảng hai chiều tương ứng, chỉ mục hàng bằng không. & NBSP; & nbsp;

Output:

array([ 7,  8,  9, 10, 11, 12, 13])

[[[0 & nbsp; 1 & nbsp; 2 & nbsp; 3 & nbsp; 4]

& nbsp; [5 & nbsp; 6 & nbsp; 7 & nbsp; 8 & nbsp; 9]

[10 11 12 13 14]]]

[[15 16 17 18 19]15 16 17 18 19]

[20 21 22 23 24]

[25 26 27 28 29]]]

[[30 31 32 33 34]30 31 32 33 34]

[35 36 37 38 39]

[40 41 42 43 44]]]]

Nhận phần tử 22 từ mảng.

Tôi sẽ giải quyết vấn đề này trong vài bước. & Nbsp;

Output:

array([ 7,  8,  9, 10, 11, 12, 13])

[[[0 & nbsp; 1 & nbsp; 2 & nbsp; 3 & nbsp; 4]

& nbsp; [5 & nbsp; 6 & nbsp; 7 & nbsp; 8 & nbsp; 9]

& nbsp; [10 11 12 13 14]]]

& nbsp; [[15 16 17 18 19] 16 17 18 19]

& nbsp; [20 21 22 23 24]21 22 23 24]

& nbsp; [25 26 27 28 29]]]

& nbsp; [[30 31 32 33 34] 31 32 33 34]

& nbsp; [35 36 37 38 39]36 37 38 39]

& nbsp; [40 41 42 43 44]]]]

Tôi hi vọng cái này giúp được. Vui lòng thử với các số và lát khác nhau để tìm hiểu thêm.

..

Làm thế nào để bạn tạo ra một mảng 1D/2D trong Python?

Làm thế nào để bạn tạo một mảng trong 1D Python?

Làm thế nào để bạn tạo một mảng 2D trong Python?

Làm thế nào để bạn tạo một mảng 3 chiều trong Python?