Numpy Slice 2D -matrise

Skiving er en av de viktige funksjonene til Numpy som brukes til å trekke ut dataene fra en indeks til en annen indeks ved å sende objektene i Slice () -funksjonen.

Skiving er en prosess som brukes til å skive sekvensen til dataene gjennom skiveobjekter. Med enkle ord betyr skive å velge eller hente noen slags data/elementer fra inngangsarrayen. Vi bruker (:) i skive () -funksjonen for å fortelle kompilatoren startindeksen og sluttindeksen til inngangsarrayen slik at vi får ønsket utgang.

Syntaks:

La oss forstå hvordan vi skal skrive og implementere skive () -funksjonen på den to-dimensjonale inngangen til inngangen. Først skriver vi array -navnet som vi allerede har opprettet. Deretter skriver vi radindeksen til inngangsarrayen som vi ønsker å skive. Vi bruker ":" for å fortelle startindeksen før ":" og så fortelle sluttindeksen etter ":". Deretter forteller vi kolonneindeksen til inngangsarrayen før ":". Vi skriver kolonnestart fra hvor vi vil starte kolonnen skiver og vi skriver kolonneenden etter ":".

Parametere:

start: Den forteller oss startindeksen til inngangsarrayen som vi ønsker å skive. Startindeksen er som standard 0 og er inkludert i skiven.

slutt: Den forteller oss sluttindeksen til inngangsarrayen som vi ønsker å skive. Sluttindeksen forteller lengden på inngangsarrayen og er ikke inkludert i skiven.

steg: Standardobjektet for skive () -funksjonen og verdien er 1.

Returverdi:

Til gjengjeld gir skive () -funksjonen den skiver matrisen. Dette betyr at det gir oss de hentede dataene vi ønsker å få gjennom skive () -funksjonen til Numpy.

Eksempel:

Her er det første enkle eksemplet på Numpy Slice () -funksjonen. For å implementere koden, trenger vi en Python -kompilator. Åpne en hvilken som helst Python -kompilator for å implementere 2D Slice () -funksjonskoden.

Først importerer vi biblioteket som vi bruker for å implementere Slice () -funksjonen. Som du vet, er Slice () -funksjonen en av funksjonene til Python -modulen, Numpy. Vi skriver nøkkelordet "Import" som forteller kompilatoren at vi vil importere biblioteket. Deretter skriver vi biblioteknavnet som vi vil importere som er numpy. Deretter skriver vi aliaset til Numpy som er NP.

Etter å ha importert Numpy -biblioteket, skriver vi den faktiske kodelinjen som vi ønsker å implementere. Vi bruker metoden Print () for å vise meldingen som forteller brukeren at vi skal implementere Slice () -funksjonen på den 2-dimensjonale matrisen. Som du har lagt merke til, bruker vi “\ n” som kalles formatspesifikasjonen som brukes til å gå inn i den nye linjen i visningsutgangen. Det skriver alltid i dobbelt anførselstegn i Python.

Deretter oppretter vi en to-dimensjonal matrise ved å bruke array () -funksjonen. Men før vi kaller array () -funksjonen, skriver vi Numpy Alias ​​som viser at det er funksjonen til Python -modulen, Numpy. Og så lagrer vi denne matrisen i en annen variabel som heter “Array”. Vi kan unngå å skrive hele koden gjentatte ganger ved å gjøre dette. Vi kaller bare funksjonen gjennom navnet hvor som helst i programmet. Deretter bruker vi Print () -metoden igjen for å vise matrisen som vi opprettet nylig og vise meldingen relatert til matrisen, slik at brukeren lett kan forstå hva vi gjør i dette eksemplet.

Importer numpy som NP
print ("Implementering av skive () -funksjon på 2D -matrise: \ n")
Array = NP.Array ([[3, 5, 7, 9, 11],
[2, 4, 6, 8, 10],
[7, 9, 31, 0, 9]])
PRINT ("\ N INPUT 2D Array er: \ n", matrise)
skive_array = array [0: 2, 2: 5]
print ("\ n the Retried Array After Slice () Funksjon: \ n", skive_array)

Etter å ha opprettet matrisen, bruker vi skive () -funksjonen for å hente dataene vi ønsker fra matrisen ved å gi indeksen for matrisen. Som du kan se på linje 9, må vi først skrive array -navnet som vi tidligere har laget, som er "Array". Deretter, i matrisebrakettene, passerer vi gjenstandene til matrisen som er raden og kolonnen i matrisen. For å passere raden, gir vi startrekkeindeksen og enden av radindeksen og skiller dem ved hjelp av kolonsymbolet ":". Det samme som det vi bruker for kolonnen. Vi lagrer matrisen i en annen matrise som er "Sliced_Array".

Deretter viser vi matrisen ved å sende SITE_ARRAY i metoden Print () og vise den relaterte meldingen til SITE () -funksjonen i dobbelt anførselstegn. La oss se på utgangen fra skive () -funksjonen som vi tidligere har implementert:

La oss nå begynne å gjøre endringene i skive_array og se hva vi henter ved å gjøre dette:

Slice_Array = Array [1 :, 3:]
print ("\ n the hentet matrise etter skive () funksjon: \ n", skive_array)

I denne koden gir vi bare startverdien og startverdien for kolonnen før ":". Og vi gir ingenting etter ":". Deretter skriver vi ut skive_array ved hjelp av print () -metoden. Som du kan se i følgende illustrasjon, endret utdataene vi får fra forrige utdata. Nå beholdt vi bare to rader og to kolonner fra den to-dimensjonale inngangen til inngangen.

La oss nå gjøre et annet eksempel ved å gi raden ende og kolonnen slutter på matrisen. I denne koden passerer vi bare raden for rad og endeverdi før ":".

skive_array = array [: 3 ,: 3]
print ("\ n the hentet matrise etter skive () funksjon: \ n", skive_array)

La oss se hva vi får ved å endre verdien av parametrene i forrige kode. I denne utgangen får vi tre rader og tre kolonner fra tre rader og fem kolonner av inngangsarrayen.

La oss nå gjøre den siste endringen i koden og se hva vi får når vi ikke gir noen verdi til raden og kolonnen i matriseobjektene.

Slice_Array = Array [:,:]
print ("\ n the hentet matrise etter skive () funksjon: \ n", skive_array)

Her er utdataene fra den tidligere endringskoden. Her får vi den samme matrisen siden vi har inndata -matrisen:

Konklusjon

I denne artikkelen lærte vi hva Slice () -funksjonen er og hvordan vi implementerer SITE () -funksjonen på den to-dimensjonale matrisen. Deretter implementerte vi eksemplet med en detaljert forklaring av koden og implementerte hvordan du kan gi de forskjellige verdiene til matriseobjektene.