Truy cập một mảng dựa trên NumPy theo một chỉ mục Cột cụ thể có thể đạt được bằng cách lập chỉ mục. NumPy tuân theo lập chỉ mục dựa trên 0 tiêu chuẩn trong Python Show
Thí dụGiven 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 thứ i của Mảng Numpy 2D trong PythonIn dòng 1 và cột 2 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ] Python3For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]4 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]5
For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]6 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 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]6 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]7 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]8 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, : ]20 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, : ]22 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]7 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]24 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, : ]26 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, : ]28 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]29 Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về cách chọn các phần tử từ Mảng Numpy 2D. Các phần tử cần chọn có thể là một phần tử duy nhất hoặc một/nhiều hàng & cột hoặc một mảng 2D con khác Trước hết, hãy nhập mô-đun numpy i. e For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]2 Bây giờ, hãy tạo một Mảng Numpy 2d bằng cách chuyển một danh sách các danh sách tới numpy. mảng() tôi. e. ______23 Nội dung của Mảng Numpy 2D sẽ là, For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]4 Bây giờ hãy xem . e. Chọn một phần tử từ Mảng Numpy 2D theo chỉ mụcChúng ta có thể sử dụng toán tử [][] để chọn một phần tử từ Numpy Array i. e For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]5 Ví dụ 1. Chọn phần tử ở chỉ số hàng 1 và chỉ số cột 2 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]6 Đầu ra. ______27 Ví dụ 2. quảng cáo Hoặc chúng ta cũng có thể chuyển danh sách chỉ mục được phân tách bằng dấu phẩy đại diện cho chỉ mục hàng và chỉ mục cột. e For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]8 Đầu ra. ______27 Chọn Hàng theo Chỉ mục từ Mảng Numpy 2DChúng ta có thể gọi toán tử [] để chọn một hoặc nhiều hàng. Để chọn một hàng sử dụng, For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]0 Nó sẽ trả về một hàng hoàn chỉnh tại chỉ mục đã cho. Để chọn nhiều hàng, hãy sử dụng, For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]1 Nó sẽ trả về các hàng từ start_index đến end_index – 1 và sẽ bao gồm tất cả các cột. Hãy sử dụng cái này, Nội dung của Mảng 2D a Numpy nArr2D được tạo ở trên là, For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]4 Hãy chọn một hàng ở chỉ mục 2 i. e. ______231 Đầu ra. For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]32 Chọn nhiều hàng từ chỉ mục 1 đến 2 i. e. ______233 Đầu ra. For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]34 Chọn nhiều hàng từ chỉ mục 1 đến chỉ mục cuối cùng For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]35 Đầu ra. ____236 Chọn Cột theo Chỉ mục từ Mảng Numpy 2DĐể chọn một cột duy nhất, hãy sử dụng, For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]37 Nó sẽ trả về một cột hoàn chỉnh tại chỉ mục đã cho. Để chọn nhiều cột, hãy sử dụng, For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]38 Nó sẽ trả về các cột từ start_index đến end_index – 1. Hãy sử dụng những thứ này, Nội dung của Mảng Numpy 2D nArr2D được tạo ở trên là, For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]39 Chọn cột ở chỉ mục 1 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]40 Đầu ra. For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]41 Chọn nhiều cột từ chỉ mục 1 đến 2 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]42 Đầu ra. For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]43 Chọn nhiều cột từ chỉ mục 1 đến chỉ mục cuối cùng For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]44 Đầu ra giống nhau . Vì vậy, các cột từ 1 đến cuối cùng có nghĩa là các cột ở chỉ mục 1 & 2. Chọn một Ma trận con hoặc Mảng Numpy 2d từ một Mảng Numpy 2D khácĐể chọn Mảng Numpy phụ 2d, chúng ta có thể chuyển phạm vi chỉ mục hàng & cột trong toán tử [] i. e For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]45 Nó sẽ trả về một Mảng Numpy 2D phụ cho phạm vi hàng và cột đã cho. Hãy sử dụng những thứ này, Nội dung của Mảng Numpy 2D nArr2D được tạo ở đầu bài viết là, For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]39 Chọn Mảng Numpy 2D phụ từ chỉ số hàng 1 đến 2 & chỉ số cột 1 đến 2 For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]47 Output: ____248 Hàng hoặc Cột hoặc Mảng con đã chọn ở chế độ Chỉ xemNội dung của Mảng Numpy được chọn bằng cách sử dụng toán tử [] chỉ trả về Chế độ xem i. e. bất kỳ sửa đổi nào trong mảng phụ được trả về sẽ được phản ánh trong Mảng Numpy ban đầu. Nội dung của Mảng Numpy 2D nArr2D được tạo lúc bắt đầu là, For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]4 Chọn một hàng ở chỉ mục 1 từ mảng 2D i. e. ______250 Nội dung của hàng. ____251 Bây giờ sửa đổi nội dung của hàng i. e. ______252 Nội dung mới của hàng sẽ là For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]53 Sửa đổi trong mảng phụ sẽ . Nội dung cập nhật của Mảng Numpy 2D nArr2D là, For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]54 Nhận một bản sao của 2D Sub Array từ 2D Numpy Array bằng cách sử dụng ndarray. sao chép()vào bản sao thay vì xem trong mảng phụ sử dụng hàm copy(). Tạo mảng Numpy 2D có 3 hàng & cột. ma trận For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]55 Nội dung của nArr2D là, For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]54 Chọn bản sao của hàng ở chỉ mục 1 từ mảng 2D . For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]57 Here, sub array is a copy of original array so, modifying it will not affect the original Numpy Array Contents of the modified sub array row is, For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]53 Contents of the original Numpy Array is, For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]4 Complete example is as follows, For column : numpy_Array_name[ : ,column] For row : numpy_Array_name[ row, : ]60 Output: ____261 Hướng dẫn về Pandas -Tìm hiểu Phân tích dữ liệu với Python
Bạn đang muốn tạo dựng sự nghiệp trong Khoa học dữ liệu với Python?Khoa học dữ liệu là tương lai và tương lai là ở đây ngay bây giờ. Các nhà khoa học dữ liệu hiện là những chuyên gia được tìm kiếm nhiều nhất hiện nay. Để trở thành một Nhà khoa học dữ liệu giỏi hoặc để chuyển đổi nghề nghiệp trong Khoa học dữ liệu, người ta phải sở hữu bộ kỹ năng phù hợp. Chúng tôi đã tuyển chọn danh sách Chứng chỉ chuyên nghiệp tốt nhất về Khoa học dữ liệu với Python. Các khóa học này sẽ dạy cho bạn các công cụ lập trình cho Khoa học dữ liệu như Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn và cách sử dụng các thư viện này để triển khai các mô hình Máy học Kiểm tra Đánh giá chi tiết về Chứng chỉ chuyên nghiệp tốt nhất về Khoa học dữ liệu với PythonHãy nhớ rằng, Khoa học dữ liệu đòi hỏi rất nhiều kiên nhẫn, bền bỉ và thực hành. Vì vậy, hãy bắt đầu học ngay hôm nay |
