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"
- Функция enumerate() в Python
- Установка и использование Telegram API в Python
- Декораторы в Python
- Ветвление выражения в Python
- Объединение словарей в Python
- Поиск индекса элемента
- Освобождение памяти в Python
- Преобразование данных в Python
- Получение срезов итераторов
- Обработка исключений в Python
- Удаление специальных символов
- Аннотации типов в Python
- Генерация строк с .join()
- Python и Юникод: работа с цифрами
- Обязательные аргументы в Python
- Оптимизация интернирования строк
- Метод Self в Python
- Переопределение метода sub
- Генератор надежных паролей
- Установка Home Assistant
- Нахождение разницы между списками в Python
- Pretty-printing JSON в Python
- Обрезка изображения с Pillow
- Работа с Event() в threading
- Замер времени выполнения кода
- Генераторы списков
- Создание списков в Python
- Работа с CSV в Python
- Присвоение и ссылки
- Генераторы в Python
- Глобальные переменные в Python
- Python Translator: создание локальных переводчиков
- Метод setitem в Python
- Возврат нескольких значений из функции
- Вывод переменной и строки в Python
- Подсчет частотности элементов в Python
- Получение ID текущего процесса
- Удаление символа из строки
- Печать календаря в Python
- Решатель судоку на Python с pygame
- Аннотации типов в Python
- Настройка шрифта и цвета в Tkinter
- Разделение строк методом split()
- Управление контекстом с помощью декоратора contextmanager
- Создание объекта времени
- Отправка POST запроса на сервер.
- List Comprehension Tutorial
