Bạn đang xem : mảng python theo chỉ mục

Chọn một phần tử hoặc mảng con theo chỉ mục từ mảng Numpy

Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về cách chúng ta có thể truy cập các phần tử của mảng numpy bằng cách sử dụng chỉ mục và cách truy cập vào mảng con của mảng Numpy bằng cách sử dụng cắt hoặc phạm vi chỉ mục.

Truy cập phần tử của mảng Numpy bằng cách sử dụng các chỉ mục

Như chúng ta đã biết mảng là một cấu trúc dữ liệu trong đó các phần tử được lưu trữ ở một vị trí bộ nhớ liền kề. Do đó, có thể dễ dàng truy cập các phần tử của mảng bằng cách sử dụng một chỉ mục. Điều này cũng xảy ra với trường hợp của mảng Numpy. Chúng ta có thể truy cập các phần tử của mảng Numpy bằng cách sử dụng các chỉ mục. Khi chúng tôi triển khai điều này trong python, vì vậy chúng tôi có thể truy cập các phần tử của mảng bằng cách sử dụng cả chỉ mục dương và chỉ mục âm.

Chỉ mục dương bắt đầu từ 0 và nó được sử dụng để truy cập phần tử đầu tiên và sử dụng chỉ mục 1,2,3 ………. chúng ta có thể truy cập các yếu tố khác. Chỉ mục phủ định bắt đầu từ -1 và nó được sử dụng để truy cập phần tử cuối cùng và sử dụng chỉ mục -2, -3, -4 ……… chúng ta có thể truy cập các phần tử xa hơn. Hãy xem điều này với sự trợ giúp của một ví dụ.

 nhập numpy dưới dạng np
#creating mảng Numpy
npArray = np.array ([1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10])
print (npArray)
#np [0] acess phần tử đầu tiên
print (npArray [0])
#np [-1] acess phần tử cuối cùng
print (npArray [-1])
#np [3] truy cập phần tử thứ 4 từ đầu
print (npArray [3])
#np [-3] truy cập phần tử thứ 3 từ cuối cùng
print (npArray [-3]) 

Đầu ra

 

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

Truy cập vào mảng con của mảng Numpy bằng cách sử dụng phương pháp cắt hoặc dải chỉ mục

Khi chúng tôi nghiên cứu danh sách trong python, chúng tôi thấy rằng chúng tôi có thể truy cập vào mảng con của danh sách bằng cách sử dụng phương pháp cắt. Cú pháp của nó trông như thế này:

Xem Thêm  Câu lệnh CASE trong SQL - cú pháp câu lệnh chữ hoa chữ thường sql

Giả sử L là một danh sách, chúng ta có thể truy cập vào mảng con của danh sách bằng cách sử dụng L [a: b] trong đó a biểu thị chỉ mục bắt đầu trong khi b-1 biểu thị chỉ mục cuối cùng của mảng con. Theo cách tương tự, chúng ta có thể triển khai khái niệm này trong mảng Numpy.

Bây giờ chúng ta thấy các cấu trúc khác nhau của việc phân chia chỉ mục tích cực

1) L [a: b] – & gt; a biểu thị chỉ số bắt đầu của mảng numpy và b-1 biểu thị chỉ số cuối cùng của mảng numpy.

 nhập numpy dưới dạng np
#creating mảng Numpy
npArray = np.array ([1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10])
print (npArray)
# Ở đây chúng tôi bắt đầu từ chỉ mục thứ 3 và dừng lại ở chỉ mục thứ 5
print (npArray [3: 6]) 

Đầu ra

 

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

2) L [: b] – & gt; Ở đây a trở thành chỉ số bắt đầu của toàn bộ mảng, tức là a bằng 0 và b-1 biểu thị chỉ số cuối cùng của mảng numpy.

 nhập numpy dưới dạng np
#creating mảng Numpy
npArray = np.array ([1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10])
print (npArray)
# Ở đây chúng tôi bắt đầu từ chỉ mục thứ 0 và dừng lại ở chỉ mục thứ 5
print (npArray [: 6]) 

Đầu ra

 

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

[1 2 3 4 5 6]

3) L [a:] – & gt; a biểu thị chỉ số bắt đầu của mảng numpy và b trở thành chỉ số cuối cùng của toàn bộ mảng.

 nhập numpy dưới dạng np
#creating mảng Numpy
npArray = np.array ([1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10])
print (npArray)
# Ở đây chúng tôi bắt đầu từ chỉ mục thứ 2 và dừng lại ở chỉ mục cuối cùng
print (npArray [2:]) 

Đầu ra

 

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

[3 4 5 6 7 8 9 10]

4) L [a: b: c] – & gt; a biểu thị chỉ số bắt đầu của mảng numpy và b-1 biểu thị chỉ số cuối cùng của mảng numpy và c-1 biểu thị số lượng phần tử chúng ta phải bỏ qua ở giữa. Giá trị mặc định của c là 1.

 nhập numpy dưới dạng np
#creating mảng Numpy
npArray = np.array ([1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10])
print (npArray)
# Ở đây chúng tôi bắt đầu từ chỉ mục thứ 2 và dừng lại ở chỉ mục thứ sáu và để lại 1 phần tử ở giữa
print (npArray [2: 7: 2]) 

Đầu ra

 

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

[3 5 7]

5) L [a :: c] – & gt; a biểu thị chỉ số bắt đầu của mảng numpy và b trở thành chỉ số cuối cùng của toàn bộ mảng và c-1 biểu thị có bao nhiêu phần tử chúng ta phải bỏ qua ở giữa. Giá trị mặc định của c là 1.

 nhập numpy dưới dạng np
#creating mảng Numpy
npArray = np.array ([1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10])
print (npArray)
# Ở đây chúng tôi bắt đầu từ chỉ mục thứ 2 và dừng lại ở chỉ mục cuối cùng và để lại 1 phần tử ở giữa
print (npArray [2 :: 2]) 

Đầu ra

 

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

[3 5 7 9]

Bây giờ, chúng ta thấy các cấu trúc cắt lát khác nhau cho chỉ mục Phủ định

Xem Thêm  9 cách vẽ biểu đồ hình tròn bằng Python - biểu đồ hình tròn trong python

1) L [a: b: c] – & gt; a biểu thị chỉ số bắt đầu của mảng numpy và b biểu thị chỉ số cuối cùng của mảng numpy. Ở đây c = -1 nghĩa là chúng ta phải bỏ qua 0 phần tử, c = -2 nghĩa là chúng ta phải bỏ qua 1 phần tử, v.v.

 nhập numpy dưới dạng np
#creating mảng Numpy
npArray = np.array ([1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10])
print (npArray)
# Ở đây chúng tôi bắt đầu từ chỉ mục đầu tiên từ cuối cùng và dừng lại ở chỉ mục thứ 5 từ cuối cùng
print (npArray [-1: -5: -1]) 

Đầu ra

 

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

[10 9 8 7]

2) L [a :: c] – & gt; a biểu thị chỉ số bắt đầu của mảng numpy và b trở thành chỉ số cuối cùng của toàn bộ mảng. Ở đây c = -1 nghĩa là chúng ta phải bỏ qua 0 phần tử, c = -2 nghĩa là chúng ta phải bỏ qua 1 phần tử, v.v.

 nhập numpy dưới dạng np
#creating mảng Numpy
npArray = np.array ([1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10])
print (npArray)
# Ở đây chúng tôi bắt đầu từ chỉ mục cuối cùng và dừng lại ở chỉ mục thứ 5 từ cuối cùng để lại 1 phần tử
print (npArray [: - 5: -2]) 

Đầu ra

 

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

3) 5) L [a :: c] – & gt; a biểu thị chỉ số bắt đầu của mảng numpy và b trở thành chỉ số cuối cùng của toàn bộ mảng. Ở đây c = -1 nghĩa là chúng ta phải bỏ qua 0 phần tử, c = -2 nghĩa là chúng ta phải bỏ qua 1 phần tử, v.v.

 nhập numpy dưới dạng np
#creating mảng Numpy
npArray = np.array ([1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10])
print (npArray)
# Ở đây chúng tôi bắt đầu từ chỉ mục thứ hai từ cuối cùng và dừng lại ở chỉ mục cuối cùng từ cuối cùng để lại 1 phần tử
print (npArray [-2 :: - 2]) 

Đầu ra

 

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

[9 7 5 3 1]

Đây là những phương pháp chọn một phần tử hoặc mảng con theo chỉ mục từ một mảng Numpy.

Xem Thêm  Độ dài chuỗi - JavaScript - kiểm tra độ dài chuỗi javascript


Xem thêm những thông tin liên quan đến chủ đề mảng python theo chỉ mục

numpy.delete() – Delete elements / rows / columns from Numpy Array in Python

  • Tác giả: thisPointer Academy
  • Ngày đăng: 2020-12-27
  • Đánh giá: 4 ⭐ ( 9347 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Learn how to delete elements from numpy array by index positions. Topics covered,
    1.) Delete single element from Numpy Array by index position.
    2.) Delete multiple elements from Numpy Array by index position.
    3.) Delete rows from 2D Numpy Array by index position.
    4.) Delete columns from 2D Numpy Array by index position.
    Reference:
    https://thispointer.com/delete-elements-rows-or-columns-from-a-numpy-array-by-index-positions-using-numpy-delete-in-python/

Cách nhận các chỉ mục của một mảng được sắp xếp trong Python

  • Tác giả: qastack.vn
  • Đánh giá: 5 ⭐ ( 4812 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: [Tìm thấy giải pháp!] Nếu bạn đang sử dụng numpy, bạn có sẵn hàm argsort (): >>> import numpy >>>…

Plugin Thanh Toán

  • Tác giả: pluginthanhtoan.com
  • Đánh giá: 3 ⭐ ( 6514 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Mảng Python❮ Trước Tiếp theo ❯ Lưu ý: Python không có hỗ trợ tích hợp cho Mảng, nhưng bạn có thể

Cách tạo một mảng trong Python

  • Tác giả: quynap.com
  • Đánh giá: 5 ⭐ ( 8394 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Trong thế giới chuyển động vô cùng nhanh chóng, người ta cần các kỹ thuật mã hóa tháo vát có thể giúp lập trình …

Python Mảng

  • Tác giả: www.codehub.com.vn
  • Đánh giá: 3 ⭐ ( 5562 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Mảng dùng để lưu trữ nhiều giá trị trong 1 biến duy nhất Ví dụ, tạo một mảng chứa các tên xe:

Kiểu List (mảng) trong Python

  • Tác giả: freetuts.net
  • Đánh giá: 5 ⭐ ( 8594 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Tìm hiểu kiểu dữ liệu List (mảng) trong Python, mảng là kiểu dữ liệu được dùng rất nhiều, nhất là trong những bài tập học kỹ thuật lập trình Python

Mảng là gì? Cách sử dụng mảng trong Python

  • Tác giả: sandev.vn
  • Đánh giá: 3 ⭐ ( 5688 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm:

Xem thêm các bài viết khác thuộc chuyên mục: Kiến thức lập trình

By ads_php