Fatia de matriz numpy

“O corte de matriz numpy é o método na linguagem python usada para cortar uma matriz. Numpy é uma biblioteca apresentada pelos pacotes Python e lida com todas as funções relacionadas a numéricas, matrizes (unidimensional e multidimensional) e matrizes. O fatiamento da matriz é usado sempre que precisamos trabalhar em algum valor presente em um índice específico em uma matriz, e.g., Se tivermos uma matriz unidimensional, vamos assumir "[3, 4, 5, 6, 7, 9, 11]" e queremos realizar uma determinada operação no elemento da matriz que existe no índice número 2 ou se Queremos retirar o número da matriz do índice número 2 até o índice número 5 e executar alguma operação nele; em seguida, faremos isso cortando a matriz com a matriz de funções.”

Procedimento

O método de implementação será discutido e mostrado com a ajuda de diferentes exemplos neste artigo. Seguindo completamente este artigo, os leitores conhecerão a sintaxe básica para fatia de matriz usando a biblioteca Numpy. O pré-requisito para implementar esse método, conforme descrito no artigo, seria garantir que nossos sistemas tenham um compilador Python em execução com os pacotes Numpy instalados.

Sintaxe

O método básico para a implementação do corte de matriz é o seguinte:

$ [Start: Stop: Step]

Para implementar o fatiamento da matriz, temos que lidar com os três Sethod, que representam o primeiro "S", o índice inicial de onde queremos que o fatiamento comece, depois vem o segundo "s", que representa paradas que dizem quanto tempo queremos que a matriz seja cortada e a última etapa "s", que especifica o incremento no índice da matriz para fatiar. Por padrão, o início é definido para o índice inicial "0", a parada é fixa no comprimento da matriz e a etapa tem o valor "+1".

Com o conhecimento completo da sintaxe acima mencionada para o fatiamento de matriz Numpy, podemos modificar a sintaxe e reduzir uma matriz de acordo com nosso requisito com as diferentes abordagens que serão mostradas nos exemplos.

Exemplo 01

Neste primeiro exemplo do artigo, vamos implementar o método básico de fatiamento de matriz em uma matriz unidimensional. Já criamos um projeto no compilador Python e importamos a biblioteca Numpy para que possamos usar a declaração de matriz e sua função relacionada no projeto. Para começar com o exemplo, vamos declarar e inicializar uma matriz unidimensional com o membro ou elementos como “[3, 6, 8, 7, 9, 2, 4, 5]” usando o método de declaração Numpy como “NP. variedade()".

Agora tentaremos cortar a matriz do índice 2 a 4; Portanto, para esse fatiamento, simplesmente chamaremos o nome da matriz que declaramos e, em seguida, usando o suporte quadrado e a notação ":", especificaremos o índice inicial como "2" e o índice de parada como "4" e o Etapa para o incremento como "1", e.g. [Iniciar: Stop: STEP], o que implica em nosso caso como [2: 4: 1] e então simplesmente exibiremos os resultados desse fatiamento chamando a função print (). O exemplo é mostrado no código Python na figura a seguir:

importar numpy como np
Array = np.Array ([3, 6, 8, 7, 9, 2, 4, 5])
Imprimir (Array [2: 4: 1])

A saída depois de executar o código acima no compilador parece ser 8 e 7. Isso ocorre porque cortamos a matriz do índice 2 a 4 e, no índice 2, tínhamos 8; No índice 4, tivemos 7 na matriz. Então, aqui, o código forneceu a saída correta.

Exemplo 02

O segundo exemplo nos mostrará como podemos usar o método de fatiamento para cortar toda a matriz após algum índice específico. Precisamos criar um novo projeto com um nome (como desejamos). Neste projeto recém-criado, instalaremos e importamos a biblioteca Numpy para que possamos utilizar as funções relacionadas a matrizes e ND-Arrays.

Depois de importar o Numpy como NP, usaremos esse "NP" para declarar uma matriz que tem uma dimensão neste exemplo como "[2, 4, 6, 7, 8, 9, 3]". Aplicaremos o fatiamento nesta matriz do índice 3 até o final da matriz, e faremos isso pelo método “Array ([Índice de início:])”. Essa sintaxe exige apenas o índice de partida e, para o restante da matriz, usamos a notação “:”. Vamos implementar esse método para o nosso exemplo, modificando a função como uma “matriz ([3:])”. Este exemplo pode ser escrito no script python da seguinte maneira.

importar numpy como np
Array = np.Array ([2, 4, 6, 7, 8, 9, 3])
Imprimir (Array [3:])

Depois de executar o código com sucesso, a saída retornou os números 7, 8, 9 e 3 porque o índice 3 em nossa matriz declarada começa em 7, e termina em 3, onde a matriz termina.

Exemplo 03

O terceiro exemplo seria um pouco diferente dos exemplos acima explicados no artigo. Aqui vamos lidar com as matrizes multidimensionais e executar o método de fatiamento nelas. Criaremos um novo projeto no compilador Python e depois importaremos Numpy como NP. Depois disso, declararemos uma matriz 2D como “([[[1, 3, 5, 4, 6], [7, 3, 3, 9, 11]])”. Agora, suponha que queremos cortar essa matriz de uma maneira que o primeiro elemento da matriz que é “[1, 3, 5, 4, 6]” permanece intocado e o segundo elemento que é “[7, 3, 3, 9 , 11] ”É cortado do índice 0 a 3, então modificaremos o método utilizado acima de fatiar como“ Imprimir (matriz [1, 0: 3]) ”.

importar numpy como np
Array = np.Array ([[1, 3, 5, 4, 6], [7, 3, 3, 9, 11]])
Imprimir (Array [1, 0: 4])

A saída do código é exibida como 7, 3, 3 e 9, que está correta.

Conclusão

Com a ajuda deste artigo, obteremos uma introdução ao fatia de matriz Numpy. Este artigo representa três exemplos no total, que mostram a demonstração completa do fatiamento de matriz para ND-TRAYS usando diferentes abordagens. A sintaxe básica para o corte da matriz permanece a mesma, mas podemos modificá -la um pouco para usá -la para nossos requisitos.