Как выбрать элемент массива python

Как использовать метод numpy.where() в Python

В Python мы можем использовать функцию numpy.where() для выбора элементов из массива numpy в зависимости от условия.

Не только это, но мы можем выполнять некоторые операции с этими элементами, если условие выполняется.

Давайте посмотрим, как мы можем использовать эту функцию, на нескольких наглядных примерах!

Синтаксис

Эта функция принимает массив типа numpy (например, массив целых и логических значений NumPy).

Он возвращает новый массив numpy после фильтрации на основе условия, который представляет собой массив логических значений, подобный numpy.

Например, условие может принимать значение массива ([[True, True, True]]), который является логическим массивом типа numpy. (По умолчанию NumPy поддерживает только числовые значения, но мы также можем преобразовать их в bool).

Например, если условием является массив ([[True, True, False]]), а наш массив – a = ndarray ([[1, 2, 3]]), при применении условия к массиву (a [:, condition ]), мы получим массив ndarray ([[1 2]]).

ПРИМЕЧАНИЕ. То же условие условия также может быть представлено как 0) вернет логический массив после применения условия, а np.nonzero (arr_like) вернет индексы ненулевых элементов arr_like.

Рассмотрим более простой пример:

Здесь условием является 5.

Таким образом, все элементы> = 5 преобразуются путем умножения на 10. Это действительно то, что мы получаем!

Трансляция с помощью numpy.where()

Если мы предоставим все массивы condition, x и y, numpy будет транслировать их вместе.

Опять же, здесь вывод выбирается на основе условия, поэтому все элементы, но здесь b, транслируются в форму a. (Одно из его измерений имеет только один элемент, поэтому при трансляции ошибок не будет).

Итак, b теперь станет [[0 1 2 3] [0 1 2 3] [0 1 2 3]], и теперь мы можем выбирать элементы даже из этого транслируемого массива. Таким образом, форма вывода такая же, как у файла.

Источник

Массивы в Python – основы работы

Массив популярен в большинстве языков программирования, таких как C / C ++, JavaScript и т. д.

Что такое массив в Python?

Массив в Python – это набор элементов, которые хранятся в непрерывных ячейках памяти, это идея хранения нескольких элементов одного типа вместе, упрощает вычисление позиции каждого элемента, просто добавляя смещение к базовому значению. Это контейнер, который может содержать фиксированное количество элементов, и эти элементы должны быть одного типа.

Комбинация массивов может сэкономить много времени за счет уменьшения общего размера кода. Используется для хранения нескольких значений в одной переменной. Например, у вас есть список элементов, которые хранятся в соответствующих переменных, например:

Если вы хотите перебрать автомобили и найти конкретный, вы можете использовать массив.

Массив может обрабатываться в Python с помощью модуля с именем array. Это полезно, когда нам нужно манипулировать только определенными значениями данных. Ниже приведены термины для понимания концепции массива:

Элемент – каждая составляющая, хранящаяся в массиве, называется элементом.

Индекс – расположение элемента в массиве имеет числовой индекс, который используется для определения положения элемента.

Представление массива

Массив можно объявлять по-разному и на разных языках. Следует учитывать следующие важные моменты:

Операции с массивами

Некоторые из основных операций, поддерживаемых массивом, следующие:

Массив можно создать в Python, импортировав модуль массива в программу.

Доступ к элементам массива

Мы можем получить доступ к элементам массива, используя соответствующие индексы этих элементов.

Объяснение: В приведенном выше примере мы импортировали массив, определили переменную с именем «a», которая содержит элементы массива, и распечатали элементы, обращаясь к элементам через индексы массива.

Как изменить или добавить элементы

Массивы изменяемы, и их элементы можно изменять аналогично спискам.

Объяснение: В приведенном выше примере мы импортировали массив и определили переменную с именем «numbers», которая содержит значение массива. Если мы захотим изменить или добавить элементы в массив, мы можем сделать это, определив конкретный индекс массива, в котором хотим изменить или добавить элементы.

Зачем использовать массивы в Python?

Комбинация массивов экономит много времени. Массив может уменьшить общий размер кода.

Как удалить элементы?

Элементы могут быть удалены из массива с помощью оператора Python del. Если мы хотим удалить какое-либо значение из массива, сделаем это, используя индексы определенного элемента.

Объяснение: В приведенном выше примере мы импортировали массив и определили переменную с именем «number», в которой хранятся значения массива. Здесь, используя оператор del, мы удаляем третий элемент [3] данного массива.

Нахождение длины массива

Длина массива определяется как количество элементов, присутствующих в массиве. Возвращает целочисленное значение, равное общему количеству элементов, присутствующих в этом массиве.

Объединение массивов

Мы можем легко объединить любые два массива, используя символ +.

В приведенном выше примере мы определили переменные с именами «a, b, c», которые содержат значения массива.

Объяснение: Мы импортировали массив и определили переменную с именем «x», которая содержит значение массива, а затем напечатали элементы, используя индексы.

Источник

NumPy в Python. Часть 3

И снова здравствуйте! Продолжаем наш цикл статей по переводу мана о numpy. Приятного чтения.

Булево сравнение может быть использовано для поэлементного сравнения массивов одинаковых длин. Возвращаемое значение это массив булевых True/False значений:

Результат сравнения может быть сохранен в массиве:

Массивы могут быть сравнены с одиночным значением:

Операторы any и all могут быть использованы для определения истинны ли хотя бы один или все элементы соответственно:

Комбинированные булевы выражения могут быть применены к массивам по принципу элемент — элемент используя специальные функции logical_and, logical_or и logical_not:

Функция where создает новый массив из двух других массивов одинаковых длин используя булев фильтр для выбора межу двумя элементами. Базовый синтаксис: where(boolarray,
truearray, falsearray):

С функцией where так же может быть реализовано «массовое сравнение»:

Некоторые функции дают возможность тестировать значения в массиве. Функция nonzero возвращает кортеж индексов ненулевых значений. Количество элементов в кортеже равно количеству осей в массиве:

Также можно проверить значения на конечность и NaN(not a number):

Хотя здесь мы использовали константы numpy чтобы добавить значения NaN и бесконечность, они могут быть результатами применения стандартных математических операций.

Выбор элементов массива и манипуляция с ними

Мы уже видели, как и у списков, элементы массива можно получить используя операцию доступа по индексу. Однако, в отличии от списков, массивы также позволяют делать выбор элементов используя другие массивы. Это значит, что мы можем использовать массив для фильтрации специфических подмножеств элементов других массивов.

Булевы массивы могут быть использованы как массивы для фильтрации:

Стоит заметить, что когда мы передаем булев массив a>=6 как индекс для операции доступа по индексу массива a, возвращаемый массив будет хранить только True значения. Также мы можем записать массив для фильтрации в переменную:

Более замысловатая фильтрация может быть достигнута использованием булевых выражений:

В придачу к булеву выбору, также можно использовать целочисленные массивы. В этом случае, целочисленный массив хранит индексы элементов, которые будут взяты из массива. Рассмотрим следующий одномерный пример:

Иными словами, когда мы используем b для получения элементов из a, мы берем 0-й, 0-й, 1-й, 3-й, 2-й и 1-й элементы a в этом порядке. Списки также могут быть использованы как массивы для фильтрации:

Для многомерных массивов, нам необходимо передать несколько одномерных целочисленных массивов в оператор доступа индексу (Прим. переводчика: в нашем случае индексы это массивы) для каждой оси. Потом каждый из массивов проходит такую последовательность: первый элемент соответствует индексу строки, который является первым элементом массива b, второй элемент соответствует индексу столбца, который является первым элементом массива c и так далее. (Прим. переводчика: первый массив [2, 2] и второй [1, 4], имеем на выходе элементы с индексами [2, 1] и [2, 4]) Пример:

Специальная функция take доступна для выполнения выборки с целочисленными массивами. Это работает также как и использования оператора взятия по индексу:

Функция take также предоставляет аргумент axis (ось) для взятия подсекции многомерного массива вдоль какой-либо оси. (Прим. переводчика: по строкам или столбцам (для двумерных массивов)).

В противоположность к функции take есть функция put, которая будет брать значения из исходного массива и записывать их на специфические индексы в другом put-массиве.

Заметим, что значение 7 из исходного массива b не было использовано, так как только 2 индекса [0, 3] указаны. Исходный массив будет повторен если необходимо в случае не соответствия длин:

Векторная и матричная математика

NumPy обеспечивает много функций для работы с векторами и матрицами. Функция dot возвращает скалярное произведение векторов:

Функция dot также может умножать матрицы:

Также можно получить скалярное, тензорное и внешнее произведение матриц и векторов. Заметим, что для векторов внутреннее и скалярное произведение совпадает.

NumPy также предоставляет набор встроенных функций и методов для работы с линейной алгеброй. Это всё можно найти в под-модуле linalg. Этими модулями также можно оперировать с вырожденными и невырожденными матрицами. Определитель матрицы ищется таким образом:

Также можно найти собственный вектор и собственное значение матрицы:

Невырожденная матрица может быть найдена так:

Одиночное разложение (аналог диагонализации не квадратной матрицы) может быть достигнут так:

Заканчиваем третью часть. Удачи и до скорого!

Источник

NumPy, часть 2: базовые операции над массивами

Здравствуйте! Я продолжаю работу над пособием по python-библиотеке NumPy.

В прошлой части мы научились создавать массивы и их печатать. Однако это не имеет смысла, если с ними ничего нельзя делать.

Сегодня мы познакомимся с операциями над массивами.

Базовые операции

Математические операции над массивами выполняются поэлементно. Создается новый массив, который заполняется результатами действия оператора.

Для этого, естественно, массивы должны быть одинаковых размеров.

Также можно производить математические операции между массивом и числом. В этом случае к каждому элементу прибавляется (или что вы там делаете) это число.

NumPy также предоставляет множество математических операций для обработки массивов:

Полный список можно посмотреть здесь.

Многие унарные операции, такие как, например, вычисление суммы всех элементов массива, представлены также и в виде методов класса ndarray.

По умолчанию, эти операции применяются к массиву, как если бы он был списком чисел, независимо от его формы. Однако, указав параметр axis, можно применить операцию для указанной оси массива:

Индексы, срезы, итерации

Одномерные массивы осуществляют операции индексирования, срезов и итераций очень схожим образом с обычными списками и другими последовательностями Python (разве что удалять с помощью срезов нельзя).

У многомерных массивов на каждую ось приходится один индекс. Индексы передаются в виде последовательности чисел, разделенных запятыми (то бишь, кортежами):

Когда индексов меньше, чем осей, отсутствующие индексы предполагаются дополненными с помощью срезов:

Например, если x имеет ранг 5 (то есть у него 5 осей), тогда

Итерирование многомерных массивов начинается с первой оси:

Однако, если нужно перебрать поэлементно весь массив, как если бы он был одномерным, для этого можно использовать атрибут flat:

Манипуляции с формой

Как уже говорилось, у массива есть форма (shape), определяемая числом элементов вдоль каждой оси:

Форма массива может быть изменена с помощью различных команд:

Порядок элементов в массиве в результате функции ravel() соответствует обычному «C-стилю», то есть, чем правее индекс, тем он «быстрее изменяется»: за элементом a[0,0] следует a[0,1]. Если одна форма массива была изменена на другую, массив переформировывается также в «C-стиле». Функции ravel() и reshape() также могут работать (при использовании дополнительного аргумента) в FORTRAN-стиле, в котором быстрее изменяется более левый индекс.

Метод reshape() возвращает ее аргумент с измененной формой, в то время как метод resize() изменяет сам массив:

Объединение массивов

Несколько массивов могут быть объединены вместе вдоль разных осей с помощью функций hstack и vstack.

hstack() объединяет массивы по первым осям, vstack() — по последним:

Функция column_stack() объединяет одномерные массивы в качестве столбцов двумерного массива:

Аналогично для строк имеется функция row_stack().

Разбиение массива

Используя hsplit() вы можете разбить массив вдоль горизонтальной оси, указав либо число возвращаемых массивов одинаковой формы, либо номера столбцов, после которых массив разрезается «ножницами»:

Функция vsplit() разбивает массив вдоль вертикальной оси, а array_split() позволяет указать оси, вдоль которых произойдет разбиение.

Копии и представления

При работе с массивами, их данные иногда необходимо копировать в другой массив, а иногда нет. Это часто является источником путаницы. Возможно 3 случая:

Вообще никаких копий

Простое присваивание не создает ни копии массива, ни копии его данных:

Python передает изменяемые объекты как ссылки, поэтому вызовы функций также не создают копий.

Представление или поверхностная копия

Разные объекты массивов могут использовать одни и те же данные. Метод view() создает новый объект массива, являющийся представлением тех же данных.

Срез массива это представление:

Глубокая копия

Метод copy() создаст настоящую копию массива и его данных:

Источник

Массивы в Python

Python не имеет явной структуры данных массива. Список содержит набор элементов и поддерживает операции добавления / обновления / удаления / поиска. Вот почему в Python не так часто используется отдельная структура данных для поддержки массивов.

Массив содержит элементы одного типа, но список Python допускает элементы разных типов. Это единственное различие между массивом и списком. Но это не нарушает условий и не требует поддержки новой структуры данных.

Однако модуль массива можно использовать для создания массива, подобного объекту, для целочисленных символов, символов с плавающей запятой и символов Юникода.

Модуль массива Python

Модуль массива Python позволяет нам создавать массив с ограничением типов данных. Этот модуль поддерживает только несколько типов данных.

Код типа Unicode устарел в Python 3.3 и будет удален в версии Python 4.0.

Итак, мы можем создать массив целых чисел и чисел с плавающей запятой, используя модуль массива.

1. Создание массива

2. Вывод

Если мы печатаем объект массива, он дает нам информацию о коде типа и его элементах. Давайте распечатаем созданные выше массивы, а также распечатаем тип объекта с помощью встроенной функции type().

3. Печать элементов массива

Мы можем печатать элементы массива с помощью цикла for.

Мы также можем получить доступ к элементу, используя его индекс. Мы можем использовать индексы для печати элементов массива.

4. Вставка и добавление элементов

Мы можем использовать функцию insert() для вставки элемента по указанному индексу. Элементы из указанного индекса сдвигаются вправо на одну позицию.

Если вам нужно добавить элемент в конец массива, используйте функцию append().

5. Массив поддерживает отрицательный индекс

Мы также можем получить доступ к элементам массива python через отрицательный индекс.

6. Удаление элементов

Мы можем использовать метод remove() для удаления элемента массива.

Если элемент отсутствует в массиве, возникает ошибка ValueError.

Вывод: array.remove(x): x not in array

Мы также можем использовать функцию pop() для удаления элемента по данному индексу. Эта функция возвращает элемент, удаляемый из массива. Если мы не указываем индекс, последний элемент удаляется и возвращается.

7. Нарезка

Массив Python поддерживает нарезку и возвращает новый массив с подэлементами. Исходный массив остается без изменений. Нарезка также поддерживает отрицательные индексы.

8. Поиск элемента

Мы можем использовать функцию index(), чтобы найти индекс первого вхождения элемента. Если элемент отсутствует в массиве, возникает ошибка ValueError.

9. Обновление значения по указанному индексу

Мы можем использовать индекс массива с оператором присваивания для обновления значения индекса. Если индекс недействителен, возникает IndexError.

10. Перевернуть элементы в обратном порядке

Мы можем использовать функцию reverse(), чтобы перевернуть элементы массива.

11. Подсчет количества элементов

Мы можем использовать функцию count(), чтобы получить количество вхождений значения в массив.

12. Расширение путем добавления объекта Iterable

Мы можем использовать функцию extend() для добавления значений из итерируемого объекта в конец массива.

13. Преобразование массива в список

Мы можем использовать функцию tolist() для преобразования массива в список.

Источник