NumPy ऐरे इंडेक्सिंग
ऐरे तत्वों तक पहुंचें
सरणी अनुक्रमण एक सरणी तत्व तक पहुँचने के समान है।
आप किसी ऐरे एलीमेंट को उसके इंडेक्स नंबर का हवाला देकर एक्सेस कर सकते हैं।
NumPy सरणियों में अनुक्रमणिका 0 से शुरू होती है, जिसका अर्थ है कि पहले तत्व में अनुक्रमणिका 0 है, और दूसरे में अनुक्रमणिका 1 आदि है।
उदाहरण
निम्नलिखित सरणी से पहला तत्व प्राप्त करें:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[0])
उदाहरण
निम्नलिखित सरणी से दूसरा तत्व प्राप्त करें।
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[1])
उदाहरण
निम्नलिखित सरणी से तीसरे और चौथे तत्व प्राप्त करें और उन्हें जोड़ें।
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[2] +
arr[3])
2-डी ऐरे एक्सेस करें
2-डी सरणियों से तत्वों तक पहुँचने के लिए हम अल्पविराम से अलग किए गए पूर्णांक का उपयोग कर सकते हैं जो तत्व के आयाम और सूचकांक का प्रतिनिधित्व करते हैं।
पंक्तियों और स्तंभों वाली तालिका की तरह 2-डी सरणियों के बारे में सोचें, जहां पंक्ति आयाम का प्रतिनिधित्व करती है और सूचकांक स्तंभ का प्रतिनिधित्व करता है।
उदाहरण
पहली पंक्ति, दूसरे कॉलम पर तत्व तक पहुँचें:
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('2nd element on 1st row: ', arr[0, 1])
उदाहरण
दूसरी पंक्ति, 5वें कॉलम पर तत्व तक पहुँचें:
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('5th element on
2nd row: ', arr[1, 4])
3-डी ऐरे एक्सेस करें
3-डी सरणियों से तत्वों तक पहुँचने के लिए हम अल्पविराम से अलग किए गए पूर्णांकों का उपयोग कर सकते हैं जो तत्व के आयामों और सूचकांक का प्रतिनिधित्व करते हैं।
उदाहरण
पहली सरणी के दूसरे सरणी के तीसरे तत्व तक पहुँचें:
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8,
9], [10, 11, 12]]])
print(arr[0, 1, 2])
उदाहरण समझाया गया
arr[0, 1, 2]मान प्रिंट करता है 6।
और यही कारण है:
पहली संख्या पहले आयाम का प्रतिनिधित्व करती है, जिसमें दो सरणियाँ होती हैं:
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
और:
[[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
चूंकि हमने चुना 0है, हमारे पास पहली सरणी बची है:
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
दूसरी संख्या दूसरे आयाम का प्रतिनिधित्व करती है, जिसमें दो सरणियाँ भी शामिल हैं:
[1, 2, 3]
और:
[4, 5, 6]
चूंकि हमने चुना 1है, हमारे पास दूसरी सरणी बची है:
[4, 5, 6]
तीसरी संख्या तीसरे आयाम का प्रतिनिधित्व करती है, जिसमें तीन मान होते हैं:
4
5
6
चूंकि हमने चुना 2है, हम तीसरे मान के साथ समाप्त होते हैं:
6
नकारात्मक अनुक्रमण
अंत से एक सरणी तक पहुँचने के लिए नकारात्मक अनुक्रमण का उपयोग करें।
उदाहरण
अंतिम तत्व को दूसरे डिम से प्रिंट करें:
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('Last element
from
2nd dim: ', arr[1, -1])