numpy スライス演算方法の詳細な説明と実践的なアプリケーション ガイド

はじめに: Numpy は、Python で最も人気のある科学計算ライブラリの 1 つであり、強力な配列演算関数を提供します。中でもスライス操作はnumpyでよく使われる強力な機能の一つです。この記事では、numpy でのスライス操作の方法を詳しく紹介し、実践的なアプリケーション ガイドを通じてスライス操作の具体的な使用方法を示します。

1. numpy のスライス演算方法の紹介

numpy のスライス演算とは、インデックス間隔を指定して配列の部分集合を取得することを指します。その基本形式は、array[start:end:step] です。このうち、start は開始インデックス (両端を含む)、end は終了インデックス (両端を含む)、step はステップ サイズ (デフォルトは 1) を表します。同時に、numpy は省略されたパラメーターと負のインデックスの使用もサポートしています。

1. スライス演算の基本的な使い方
   まず、numpy のスライス演算の基本的な使い方を見てみましょう。

import numpy as np

1 次元配列の作成

arr = np.arange(10)
print(arr) # 出力: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

配列をスライス

result = arr[2:6]
print(result) #出力: [2 3 4 5 ]

配列をスライスしてステップ サイズを変更します

result = arr[1:9:2]
print(result) #Output: [1 3 5 7]

2. 省略されたパラメータの使用
   パラメータを省略すると、スライス式が簡素化されます。 start が省略された場合のデフォルトは 0、end が省略された場合のデフォルトは配列の長さ、step が省略された場合のデフォルトは 1 です。

import numpy as np

1 次元配列の作成

arr = np.arange(10)
print(arr) # 出力: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

スライス操作には省略されたパラメーターを使用します

result = arr[:5] # arr[0: と同等の開始パラメーターを省略します。 5]
print(result) # 出力: [0 1 2 3 4]

result = arr[5:] # 終了パラメータを省略します。これは arr[5:10]## と同等です#print(result) # 出力 :[5 6 7 8 9]

と同等の step パラメーターを省略します。 print(result) #出力: [0 2 4 6 8]

負のインデックスの使用
3. 負のインデックスは後ろから前に計算された位置を示し、-1 は最後の要素を示します。負のインデックスを使用すると、配列の逆数部分を簡単に取得できます。
   

print(arr) # 出力: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

print( result) # 出力: [5 6 7 8 9]

print(result) # 出力: [0 1 2 3 4 5 6]

2 次元配列のスライス操作
1. 2 次元配列の場合、スライス操作を使用して行、列、または部分配列を選択できます。
   

            [4, 5, 6],
            [7, 8, 9]])

print(result) #Output: [4 5 6]

print(result) #出力: [2 5 8]

print(result) # 出力: [[5 6]

          #       [8 9]]

条件付きスライス操作
2. スライス操作は組み合わせて使用​​することもできます条件判定付き. フィルタリングまたは配列への値の代入に使用.
   

print(bool_arr) #出力: [False False True True True]

print(result) #出力: [3 4 5]

print(arr) # 出力: [1 2 0] として値が割り当てられます。 0 0]

以上がヌルヌル斬り操作の徹底分析と実戦への応用の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。