Курс Python → Numpy: использование Ellipsis
Библиотека Numpy — это мощный инструмент для работы с многомерными массивами в Python. Использование многомерных массивов может быть сложным, особенно когда нужно обращаться к определенным элементам вложенных списков. Например, если у нас есть огромный массив и нам нужно получить первый индекс каждого вложенного списка, начиная с 2, то мы можем использовать срезы вроде array[1:,2,:]. Однако, если нам нужно еще глубже, то придется добавить еще несколько двоеточий.
В случае, если у нас есть огромное количество вложенных списков и нам нужно обратиться к самому последнему, то нам на помощь приходит Ellipsis. Этот оператор является очень полезным в Numpy. Множество двоеточий можно заменить многоточием, что делает код более читаемым и понятным. Например, запись array[1, 2, …] эквивалентна array[1, 2, :, :, :].
Использование Ellipsis в библиотеке Numpy делает код более компактным и удобным для чтения. Вместо того, чтобы писать множество двоеточий, можно просто использовать многоточие, что делает код более лаконичным. Это особенно полезно при работе с массивами большой размерности, когда нужно обращаться к конкретным элементам вложенных списков.
# Пример использования Ellipsis в Numpy
import numpy as np
array = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
# Получение последнего вложенного списка
last_nested_list = array[..., -1]
print(last_nested_list)
В примере выше показано, как использовать оператор Ellipsis для получения последнего вложенного списка из многомерного массива в библиотеке Numpy. Это позволяет сделать код более читаемым и удобным для работы с многомерными массивами, особенно при работе с большими объемами данных.
Другие уроки курса "Python"
- Мощь вложенных функций в Python
- Python defaultdict добавление ключа
- Функция zip() в Python
- Функция zip() — объединение последовательностей
- Преобразование чисел в Python
- Отрицательные индексы списков
- SciPy: широкий функционал для математических операций
- Избегайте ошибку FileNotFoundError
- Лямбда-функции в Python
- Работа с CSV файлами в Python
- Создание и обучение модели с Keras
- Генераторные функции в Python
- Concrete Paths в Python
- Python Менеджер контекста
- Методы работы со списками
- Оператор @ для умножения матриц
- Управление асинхронными задачами с помощью Semaphore
- Отладка в Python
- Измерение времени выполнения кода с помощью time
- Участие в LP стейкинге Waves
- Функция all() в Python
- Обработка элементов в Python
- Измерение времени выполнения кода
- Подписка на каналы разработчиков
- Структура данных deque в Python
- Итерация по копии коллекции
- Вывод баннеров
- Проверка памяти объекта
- Добавление вложенных списков
- Зарезервированные слова в Python
- Основы работы со списками
- Метод title() в Python
- Печать календаря в Python
- Обход словаря в Python
- Удаление элемента из списка
- Оптимизация поиска в словарях
- Частичное применение функций в Python
- Работа с файлами и директориями в Python.
- Преобразование данных в Python
- Метод ior для битовых операций
- Открытие, чтение и закрытие файла
- Циклы for в Python
- Виртуальное окружение Python
- Списки: объединение, изменение
- Константы в модуле cmath
- Метод __float__ в Python
