Có thể đạt được một mảng dựa trên Numpy bằng một chỉ mục cột cụ thể có thể đạt được bằng cách lập chỉ mục. Numpy theo chỉ mục dựa trên 0 tiêu chuẩn trong Python.NumPy-based array by a specific Column index can be achieved by indexing. NumPy follows standard 0-based indexing in Python. Show
 Example:Given array: 1 13 6
9 4 7
19 16 2
Input: print(NumPy_array_name[ :,2])
Output: [6 7 2]
Explaination: printing 3rd columnTruy cập cột Ith của một mảng 2D Numpy trong PythonIn Cột thứ 1 và cột thứ 2. For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ] Python3
For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]0 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]1 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]2 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]3 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]4 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]3__ [6 7 2]0____10 [6 7 2]2 [6 7 2]3 [6 7 2]4 [6 7 2]5 [6 7 2]6 [6 7 2]3 [6 7 2]8 [6 7 2]9 [13, 4, 16]0 [6 7 2]3 [6 7 2]4 [13, 4, 16]3 [6 7 2]6 [6 7 2]3 [13, 4, 16]6 printing 0th row [ 1 13 6] printing 2nd column [6 7 2] selecting 0th and 1st row simultaneously [[ 1 13] [ 9 4] [19 16]]8 [13, 4, 16]8 [6 7 2]3 [6 7 2]4 For column : numpy_Array_name[...,column] For row : numpy_Array_name[row,...] where '...' represents no of elements in the given row or column1 [6 7 2]6 [6 7 2]3 For column : numpy_Array_name[...,column] For row : numpy_Array_name[row,...] where '...' represents no of elements in the given row or column4 [6 7 2]9 For column : numpy_Array_name[...,column] For row : numpy_Array_name[row,...] where '...' represents no of elements in the given row or column6__12 & nbsp; đầu ra:Output : printing 0th row [ 1 13 6] printing 2nd column [6 7 2] selecting 0th and 1st row simultaneously [[ 1 13] [ 9 4] [19 16]] Truy cập vào cột Ith của một mảng Numpy bằng cách sử dụng chuyển vịChuyển vị của mảng đã cho bằng thuộc tính .t và chuyển chỉ mục dưới dạng chỉ mục cắt để in mảng. Python3
For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]0 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]1 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]2 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]3 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]4 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]3__ [6 7 2]0____10 [6 7 2]2 [6 7 2]3 numpy as np8Output: [6 7 2] [6 7 2]3For column : numpy_Array_name[...,column] For row : numpy_Array_name[row,...] where '...' represents no of elements in the given row or column 4[6 7 2]9For column : numpy_Array_name[...,column] For row : numpy_Array_name[row,...] where '...' represents no of elements in the given row or column 6__12& nbsp; đầu ra: Python3
For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]0 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]1 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]2 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]3 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]4 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]3__ [6 7 2]0____10 [6 7 2]2 [6 7 2]3 For column : numpy_Array_name[...,column] For row : numpy_Array_name[row,...] where '...' represents no of elements in the given row or column4 [6 7 2]9 For column : numpy_Array_name[...,column] For row : numpy_Array_name[row,...] where '...' represents no of elements in the given row or column6__12 Output: [13, 4, 16] & nbsp; đầu ra:Truy cập vào cột Ith của một mảng Numpy bằng cách sử dụng chuyển vị For column : numpy_Array_name[...,column] For row : numpy_Array_name[row,...] where '...' represents no of elements in the given row or column Chuyển vị của mảng đã cho bằng thuộc tính .t và chuyển chỉ mục dưới dạng chỉ mục cắt để in mảng.This is not a very practical method but one must know as much as one can. Python3
For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]0 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]1 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]2 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]3 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]4 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]3__ [6 7 2]0____10 [6 7 2]2 [6 7 2]3 [6 7 2]4 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]51 [6 7 2]6 [6 7 2]3 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]54 [6 7 2]9 [13, 4, 16]8 [6 7 2]3 [6 7 2]4 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]59 [6 7 2]6 [6 7 2]3 [6 7 2]8 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]2 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]64 Output: selecting 0th column [ 1 9 19] selecting 1st row [9 4 7] Làm cách nào để in một cột numpy?in cột trong mảng 2D numpy.. Nhập Numpy dưới dạng NP .. x = np.Arange (25).Đổi lại (5,5). print(x). #print(x[:,index_of_column_you_need]). print(x[:,3]). Làm thế nào để bạn in một cột trong danh sách Python?Để in một danh sách trong các cột: Sử dụng hàm zip () để lấy một đối tượng zip của Tuples. Sử dụng một chuỗi được định dạng theo nghĩa đen để định dạng các mục trong mỗi tuple trong một hàng. Sử dụng hàm in () để in kết quả.Use the zip() function to get a zip object of tuples. Use a formatted string literal to format the items in each tuple in a row. Use the print() function to print the result.
Làm thế nào để tôi tìm thấy các hàng và cột trong Numpy?Trong numpy với chức năng trợ giúp của hình dạng (), chúng ta có thể tìm thấy số lượng hàng và cột.Trong chức năng này, chúng tôi vượt qua một ma trận và nó sẽ trả về hàng và số cột của ma trận.with the help of shape() function, we can find the number of rows and columns. In this function, we pass a matrix and it will return row and column number of the matrix.
Làm cách nào để cắt các cột trong numpy?Cắt các mảng numpy hai chiều thành các phần tử cắt từ các mảng hai chiều, bạn cần chỉ định cả chỉ mục hàng và chỉ mục cột là [ROW_INDEX, Cột_index].Ví dụ: bạn có thể sử dụng chỉ mục [1,2] để truy vấn phần tử ở hàng thứ hai, cột thứ ba trong rostre_2002_2013.specify both a row index and a column index as [row_index, column_index] . For example, you can use the index [1,2] to query the element at the second row, third column in precip_2002_2013 . |
