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Wie rufe ich ein Element in einem numpy-Array auf?

Dies ist eine wirklich einfache Frage, aber ich habe keine Antwort gefunden. Wie kann ich ein Element in einem numpy-Array aufrufen?

import numpy as np

arr = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])

print arr(0,0)

Der obige Code funktioniert nicht.

19
kame

Verwenden Sie stattdessen eckige Klammern:

print arr[1,1]
36
carl

TL; DR:

Verwenden von Slicing :

>>> import numpy as np
>>> 
>>> arr = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
>>> 
>>> arr[0,0]
1
>>> arr[1,1]
7
>>> arr[1,0]
6
>>> arr[1,-1]
10
>>> arr[1,-2]
9

In Long:

Hoffentlich hilft dies für Ihr Verständnis: 

>>> import numpy as np
>>> np.array([ [1,2,3], [4,5,6] ])
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> x = np.array([ [1,2,3], [4,5,6] ])
>>> x[1][2] # 2nd row, 3rd column 
6
>>> x[1,2] # Similarly
6

Um zu verstehen, warum Slicing in mehreren Dimensionen nützlich ist:

>>> np.array([ [[1,2,3], [4,5,6]], [[7,8,9],[10,11,12]] ])
array([[[ 1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6]],

       [[ 7,  8,  9],
        [10, 11, 12]]])
>>> x = np.array([ [[1,2,3], [4,5,6]], [[7,8,9],[10,11,12]] ])

>>> x[1][0][2] # 2nd matrix, 1st row, 3rd column
9
>>> x[1,0,2] # Similarly
9

>>> x[1][0:2][2] # 2nd matrix, 1st row, 3rd column
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: index 2 is out of bounds for axis 0 with size 2

>>> x[1, 0:2, 2] # 2nd matrix, 1st and 2nd row, 3rd column
array([ 9, 12])

>>> x[1, 0:2, 1:3] # 2nd matrix, 1st and 2nd row, 2nd and 3rd column
array([[ 8,  9],
       [11, 12]])
3
alvas

Sie können auch versuchen, ndarray.item() zu verwenden, z. B. arr.item((0, 0)) (Zeilen-ID + Colid-Index) oder arr.item(0) (Index abflachen), doc https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy .ndarray.item.html

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张春天

Wenn Sie numpy verwenden und Ihr Array ein np.array Von np.array Elementen ist, wie:

A = np.array([np.array([10,11,12,13]), np.array([15,16,17,18]), np.array([19,110,111,112])])

und du willst auf die inneren Elemente zugreifen (wie 10,11,12 13,14.......) dann benutze:

A[0][0] Statt A[0,0]

Zum Beispiel:

>>> import numpy as np
>>>A = np.array([np.array([10,11,12,13]), np.array([15,16,17,18]), np.array([19,110,111,112])])
>>> A[0][0]
>>> 10
>>> A[0,0]
>>> Throws ERROR

(S.: Kann bei Verwendung von numpy.array_split() nützlich sein.)

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vinaykumar2491