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