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"
- Проверка надежности пароля на Python
- Метод get для словарей
- Построение графиков в терминале с bashplotlib
- Выражения-генераторы в Python
- Получение ID процесса
- Операторы увеличения и уменьшения переменной
- Создание обратного итератора
- CSV строка разделение в Python
- Работа с файлами в Python
- Перегрузка операторов в Python
- Работа с эмодзи в Python
- Основы Python за 14 дней
- Оператор Walrus в Python 3.8
- Установка и использование pyshorteners
- Проверка дубликатов в Python
- Работа с YAML в Python
- Проверка типа объекта в Python
- Частичное совпадение пользовательского ввода в Python 3.10
- Установка и использование Python-dateutil
- Экранирование символов в Python
- Оптимизация гиперпараметров в Python
- Метод join() для объединения элементов
- Удаление специальных символов
- Множественное присваивание в Python
- Модуль pprint: улучшение вывода данных
- Обработка исключений
- Перегрузка операторов в Python
- Форматирование строк в Python
- Метод gt в Python
- Retrying в Python: повторные вызовы
- Получение локальных переменных в Python
- Искажение имен в Python
- Объединение Python и Shell
- Виртуальное окружение Python
- Переопределение метода xor в Python
- Изменение элемента списка
- Работа с timedelta
- Работа с многоуровневыми словарями в Python
- Работа с множествами в Python
- Функция count() в Python
- Операторы объединения в Python 3.9
- Counter() — подсчет элементов
- Импорт модулей и пакетов в Python
- Переопределение метода __pow__
- Хранение переменных в словаре.
