Cómo acceder a una array NumPy por columna

El acceso a una array basada en NumPy mediante un índice de columna específico se puede lograr mediante la indexación . Vamos a discutir esto en detalle.

NumPy sigue la indexación basada en 0 estándar.

La fila y la columna en NumPy son similares a la Lista de Python

Ejemplos:

Given array : 1 13 6
              9  4 7
              19 16 2

Input: print(NumPy_array_name[ :,2])

# printing 2nd column
Output: [6 7 2]

Input: x = NumPy_array_name[ :,1]
       print(x)

# storing 1st column into variable x
Output:  [13 4 16]

Método #1: Selección usando rebanadas

Sintaxis:

Para la columna: numpy_Array_name[:, columna ] 

Para fila: numpy_Array_name[ fila, : ]

Python3

# Python code to select row and column
# in NumPy
 
import numpy as np
 
array = [[1, 13, 6], [9, 4, 7], [19, 16, 2]]
 
# defining array
arr = np.array(array)
 
print('printing array as it is')
print(arr)
 
print('printing 0th row')
print(arr[0, :])
 
print('printing 2nd column')
print(arr[:, 2])
 
# multiple columns or rows can be selected as well
print('selecting 0th and 1st row simultaneously')
print(arr[:,[0,1]])

 Producción :

printing array as it is
[[ 1 13  6]
 [ 9  4  7]
 [19 16  2]]
printing 0th row
[ 1 13  6]
printing 2nd column
[6 7 2]
selecting 0th and 1st row simultaneously
[[ 1 13]
 [ 9  4]
 [19 16]]

Método #2: Usar puntos suspensivos

Sintaxis:

Para la columna : numpy_Array_name [ , columna]

Para fila : numpy_Array_name[fila, ]

donde ‘ ‘ representa el número de elementos en la fila o columna dada 

Nota: Este no es un método muy práctico , pero uno debe saber tanto como pueda.

Python3

# program to select row and column
# in numpy using ellipsis
 
import numpy as np
 
# defining array
array = [[1, 13, 6], [9, 4, 7], [19, 16, 2]]
 
# converting to numpy array
arr = np.array(array)
 
print('printing array as it is')
print(arr)
 
print('selecting 0th column')
print(arr[..., 0])
 
print('selecting 1st row')
print(arr[1, ...])

Producción :

printing array as it is
[[ 1 13  6]
 [ 9  4  7]
 [19 16  2]]
selecting 0th column
[ 1  9 19]
selecting 1st row
[9 4 7]

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por technikue20 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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