Matriz 2D Numpy Slice

O corte é uma das funções importantes do Numpy, que é usado para extrair os dados de um índice para outro, passando os objetos na função Slice ().

O corte é um processo usado para cortar a sequência dos dados através de objetos de fatia. Em palavras simples, Slice significa selecionar ou recuperar algum tipo de dados/elementos da matriz de entrada. Usamos a função (:) na função Slice () para informar ao compilador o índice de início e o índice final da matriz de entrada para que obtemos a saída desejada.

Sintaxe:

Vamos entender como escrever e implementar a função slice () na matriz bidimensional de entrada. Primeiro, escrevemos o nome da matriz que já criamos. Em seguida, escrevemos o índice da linha da matriz de entrada que queremos cortar. Usamos “:” para informar o índice de início antes “:” e depois informar o índice final após o “:”. Em seguida, dizemos ao índice da coluna da matriz de entrada antes de “:”. Escrevemos o começo da coluna de onde queremos iniciar o corte da coluna e escrevemos o final da coluna após o “:”.

Parâmetros:

começar: Ele nos diz o índice inicial da matriz de entrada que queremos cortar. O índice de início é por padrão 0 e está incluído no fatiamento.

fim: Ele nos diz o índice final da matriz de entrada que queremos cortar. O índice final informa o comprimento da matriz de entrada e não está incluído na fatia.

etapa: O objeto padrão da função slice () e seu valor são 1.

Valor de retorno:

Em troca, a função Slice () fornece a matriz fatiada. Isso significa que nos dá os dados recuperados que queremos passar pela função Slice () do Numpy.

Exemplo:

Aqui está o primeiro exemplo simples da função Numpy Slice (). Para implementar o código, precisamos de um compilador Python. Abra qualquer compilador Python para implementar o código de função 2D Slice ().

Primeiro, importamos a biblioteca que usamos para implementar a função Slice (). Como você sabe, a função Slice () é uma das funções do módulo Python, Numpy. Escrevemos a palavra -chave "importar" que diz ao compilador que queremos importar a biblioteca. Então, escrevemos o nome da biblioteca que queremos importar, que é Numpy. Então, escrevemos o pseudônimo do Numpy, que é NP.

Depois de importar a biblioteca Numpy, escrevemos a linha de código real que queremos implementar. Usamos o método print () para exibir a mensagem que informa ao usuário que vamos implementar a função Slice () na matriz bidimensional. Como você notou, usamos o "\ n" chamado especificador de formato usado para entrar na nova linha na saída exibindo. Sempre escreve em aspas duplas em Python.

Em seguida, criamos uma entrada bidimensional de entrada, utilizando a função Array (). Mas antes de chamar a função do Array (), escrevemos o alias Numpy, que mostra que é a função do módulo Python, Numpy. E então, armazenamos essa matriz em outra variável que se chama "Array". Podemos evitar escrever repetidamente o código inteiro fazendo isso. Simplesmente chamamos a função através de seu nome em qualquer lugar do programa. Em seguida, usamos o método print () novamente para exibir a matriz que criamos recentemente e exibimos a mensagem relacionada à matriz para que o usuário possa entender facilmente o que estamos fazendo neste exemplo.

importar numpy como np
Print ("Implementação da função slice () na matriz 2D: \ n")
Array = np.Array ([[3, 5, 7, 9, 11],
[2, 4, 6, 8, 10],
[7, 9, 31, 0, 9]])
Print ("\ nA entrada 2D Array é: \ n", Array)
slice_array = matriz [0: 2, 2: 5]
print ("\ nthe Retive Array After Slice () função: \ n", slice_array)

Depois de criar a matriz, usamos a função Slice () para recuperar os dados que queremos da matriz, dando o índice da matriz. Como você pode ver na linha 9, primeiro temos que escrever o nome da matriz que criamos anteriormente, que é "Array". Então, nos parênteses da matriz, passamos pelos objetos da matriz que são a linha e a coluna da matriz. Para passar a linha, damos o índice de linha inicial e o índice da linha final e os separamos usando o símbolo do cólon “:”. O mesmo que usamos para a coluna. Armazenamos a matriz em outra matriz que é o "Slied_array".

Em seguida, exibimos a matriz passando o método slice_array no método print () e exibimos a mensagem relacionada à função slice () em aspas duplas. Vejamos a função de saída da função Slice () que implementamos anteriormente:

Agora, vamos começar a fazer as mudanças no slice_array e ver o que recuperamos fazendo isso:

slice_array = matriz [1:, 3:]
print ("\ nthe Recuperd Array após slice () função: \ n", slice_array)

Neste código, damos apenas o valor inicial da linha e o valor inicial da coluna antes do “:”. E não damos nada depois do “:”. Em seguida, imprimimos o Slice_array usando o método print (). Como você pode ver na ilustração a seguir, a saída que obtemos da saída anterior foi alterada. Agora, mantemos apenas duas linhas e duas colunas da matriz bidimensional de entrada.

Agora, vamos fazer outro exemplo, dando ao final da linha e o final da coluna para a matriz. Neste código, passamos apenas o valor final da linha e o valor final da coluna antes do “:”.

slice_array = array [: 3 ,: 3]
print ("\ nthe Recuperd Array após slice () função: \ n", slice_array)

Vamos ver o que obtemos alterando o valor dos parâmetros no código anterior. Nesta saída, obtemos três linhas e três colunas de três linhas e cinco colunas da matriz de entrada.

Agora, vamos fazer a última mudança no código e ver o que recebemos quando não passamos nenhum valor para a linha e a coluna dos objetos da matriz.

slice_array = array [:,:]
print ("\ nthe Recuperd Array após slice () função: \ n", slice_array)

Aqui está a saída do código de mudança anteriormente. Aqui, obtemos a mesma matriz, pois temos a matriz de entrada:

Conclusão

Neste artigo, aprendemos qual é a função Slice () e como implementar a função Slice () na matriz bidimensional. Em seguida, implementamos o exemplo com uma explicação detalhada do código e implementamos como dar os diferentes valores aos objetos da matriz.