Indexación de arrays multidimensionales en Python usando NumPy

NumPy es un paquete de procesamiento de arrays de propósito general. Proporciona un objeto de array multidimensional de alto rendimiento y herramientas para trabajar con estas arrays. Es el paquete fundamental para la computación científica con Python. Contiene varias características.
Nota: Para obtener más información, consulte Ejemplo de Python Numpy
: 
 

# numpy library imported
import numpy as np
 
# creating single-dimensional array
arr_s = np.arrange(5)
print(arr_s)

Producción: 
 

[0 1 2 3 4]

El método de arreglo() en numpy crea una array de dimensión única de longitud 5. El parámetro único dentro del método de arreglo() actúa como el elemento final del rango. arreglar() también toma argumentos de inicio y final con pasos. 
Ejemplo:
 

import numpy as np
 
# here inside arrange method we
# provide start, end, step as
# arguments.
arr_b = np.arrange(20, 30, 2)
 
# step argument helps in printing
# every said step and skipping the
# rest.
print(arr_b)

Producción: 

[20 22 24 26 28]

Indexar estas arrays es simple. Cada elemento de la array tiene un índice particular asociado con ellos. La indexación comienza en 0 y continúa hasta la longitud de la array-1. En el ejemplo anterior, arr_b tiene 5 elementos dentro de sí mismo. El acceso a estos elementos se puede realizar con: 
 

array_name[index_number]

Ejemplo: 
 

import numpy as np
 
# here inside arrange method we
# provide start, end, step as
# arguments.
arr_b = np.arrange(20, 30, 2)
 
# step argument helps in printing
# every said step and skipping the
# rest.
print(arr_b)
 
 
print(arr_b[2])
 
# Slicing operation from index
# 1 to 3
print(arr_b[1:4])

Producción
 

[20 22 24 26 28]
24
[22 24 26]

Para una array multidimensional , puede usar el método remodelar() junto con arreglar() 
 

import numpy as np
 
arr_m = np.arrange(12).reshape(6, 2)
print(arr_m)

Producción: 
 

[[ 0  1]
 [ 2  3]
 [ 4  5]
 [ 6  7]
 [ 8  9]
 [10 11]]

Dentro de reformar() los parámetros deben ser el múltiplo del parámetro arreglar() . En nuestro ejemplo anterior, teníamos 6 filas y 2 columnas. Puede especificar otro parámetro mediante el cual define la dimensión de la array. Por defecto, es una array 2d. 
Ejemplo:
 

import numpy as np
 
arr_m = np.arrange(12).reshape(2, 2, 3)
print(arr_m)

Producción 
 

[[[ 0  1  2]
  [ 3  4  5]]

 [[ 6  7  8]
  [ 9 10 11]]]

Para indexar una array multidimensional, puede indexar con una operación de corte similar a una array de una sola dimensión.
Ejemplo:
 

import numpy as np
 
arr_m = np.arrange(12).reshape(2, 2, 3)
 
# Indexing
print(arr_m[0:3])
print()
print(arr_m[1:5:2,::3])

Producción:
 

[[[ 0  1  2]
  [ 3  4  5]]

 [[ 6  7  8]
  [ 9 10 11]]]

[[[6 7 8]]]