Indexation des tableaux de NumPy

Accès aux éléments d'un tableau

L'index d'un tableau est équivalent à l'accès à un élément du tableau.
Vous pouvez accéder aux éléments de l'array en référence à leur numéro d'index.
Les indices des tableaux NumPy commencent par 0, ce qui signifie que l'index du premier élément est 0, et l'index du second élément est 1et ainsi de suite.

Nous allons d'abord examiner les opérations d'indexation des tableaux à une dimension :

>>> import numpy as np

>>> arr = np.array([1,　2,　3,　4])
>>> print(arr[0]) # Affichage du premier élément de l'array
1
>>> print(arr[1]) # Affichage de l'élément second de l'array
2
>>> print(arr[2]　+　arr[3]) # Somme des troisièmes et quatrièmes éléments de l'array
7

accès 2-au tableau D

Pour accéder aux éléments d'un tableau à deux dimensions, nous pouvons utiliser des entiers séparés par des virgules pour représenter les dimensions et les indices des éléments.

Nous allons d'abord examiner les opérations d'indexation des tableaux à deux dimensions :

>>> import numpy as np

>>> arr = np.array([[
1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10])
>>> print('2ème élément sur　1st_dim: ', arr[0,　1]) # Accéder au deuxième élément de la première dimension
2ème élément sur　1st_dim:　2
>>> print('5ème élément sur　2nd_dim: ', arr[1,　4]) # Accéder au cinquième élément de la deuxième dimension :
5ème élément sur　2nd_dim:　10

accès 3-au tableau D

Pour accéder 3-Les éléments d'un tableau D, nous pouvons utiliser des entiers entiers séparés par des virgules pour représenter la dimension et l'index des éléments.

>>> import numpy as np

>>> arr = np.array([[[1,　2,　3], [4,　5,　6]]7,　8,　9], [10,　11,　12]])
>>> print(arr[0,　1,　2])
6

le premier nombre représente la première dimension, qui contient deux tableaux :
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]] et [[7, 8, 9], [10, 11, 12]], puisqu'on a choisi 0donc, il reste le premier tableau :[[1, 2, 3], [4, 5, 6]].
le deuxième nombre représente la deuxième dimension, qui contient également deux tableaux :[1, 2, 3]et [4, 5, 6]puisque nous avons choisi 1donc, il reste le deuxième tableau : [4, 5, 6].
le troisième nombre représente la troisième dimension, qui contient trois valeurs :4,5,6
puisque nous avons choisi 2donc, la valeur finale est la troisième :6

Index négatif

Accéder au début de l'array en utilisant un index négatif.

Imprimer le dernier élément de la deuxième dimension :

>>> import numpy as np

>>> arr = np.array([[
1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10])
>>> print('Dernier élément de la deuxième dimension: ', arr[1,　-1])
Dernier élément de la deuxième dimension:　10