فهرسة صفيف NumPy
عناصر صفيف الوصول
تعد فهرسة المصفوفة مماثلة للوصول إلى عنصر مصفوفة.
يمكنك الوصول إلى عنصر مصفوفة بالرجوع إلى رقم الفهرس الخاص به.
تبدأ الفهارس في مصفوفات NumPy بالرقم 0 ، مما يعني أن العنصر الأول به فهرس 0 ، والثاني به فهرس 1 وما إلى ذلك.
مثال
احصل على العنصر الأول من المصفوفة التالية:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[0])
مثال
احصل على العنصر الثاني من المصفوفة التالية.
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[1])
مثال
احصل على العناصر الثالثة والرابعة من المصفوفة التالية وقم بإضافتها.
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[2] +
arr[3])
الوصول إلى المصفوفات ثنائية الأبعاد
للوصول إلى عناصر من المصفوفات ثنائية الأبعاد ، يمكننا استخدام أعداد صحيحة مفصولة بفواصل تمثل بُعد وفهرس العنصر.
فكر في المصفوفات ثنائية الأبعاد مثل جدول به صفوف وأعمدة ، حيث يمثل الصف البعد ويمثل الفهرس العمود.
مثال
قم بالوصول إلى العنصر الموجود في الصف الأول والعمود الثاني:
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('2nd element on 1st row: ', arr[0, 1])
مثال
قم بالوصول إلى العنصر الموجود في الصف الثاني ، العمود الخامس:
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('5th element on
2nd row: ', arr[1, 4])
الوصول إلى المصفوفات ثلاثية الأبعاد
للوصول إلى عناصر من المصفوفات ثلاثية الأبعاد ، يمكننا استخدام أعداد صحيحة مفصولة بفواصل تمثل أبعاد وفهرس العنصر.
مثال
الوصول إلى العنصر الثالث من المصفوفة الثانية من المصفوفة الأولى:
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8,
9], [10, 11, 12]]])
print(arr[0, 1, 2])
شرح المثال
arr[0, 1, 2]يطبع القيمة 6.
وهذا هو السبب:
يمثل الرقم الأول البعد الأول الذي يحتوي على صفيفتين:
[[1 ، 2 ، 3] ، [4 ، 5 ، 6]]
و:
[[7 ، 8 ، 9] ، [10 ، 11 ، 12]]
منذ اخترنا 0، يتبقى لنا المصفوفة الأولى:
[[1 ، 2 ، 3] ، [4 ، 5 ، 6]]
يمثل الرقم الثاني البعد الثاني ، والذي يحتوي أيضًا على صفيفتين:
[1 ، 2 ، 3]
و:
[4 ، 5 ، 6]
نظرًا لأننا اخترنا 1، يتبقى لنا المصفوفة الثانية:
[4 ، 5 ، 6]
يمثل الرقم الثالث البعد الثالث الذي يحتوي على ثلاث قيم:
4
5
6
منذ أن اخترنا 2، ينتهي بنا المطاف بالقيمة الثالثة:
6
الفهرسة السلبية
استخدم الفهرسة السلبية للوصول إلى مصفوفة من النهاية.
مثال
اطبع العنصر الأخير من الخافت الثاني:
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('Last element
from
2nd dim: ', arr[1, -1])