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"
- Работа с OpenCV
- Запуск Python из интерпретатора
- Расчет времени выполнения
- Разделение строки с помощью re.split()
- Выборка чисел
- Условные выражения в Python
- Numpy: использование Ellipsis
- Получение срезов итераторов
- Очистка входных данных
- Создание пустых функций и классов в Python
- Каналы Senior: Python, Java, Frontend, SQL, C++
- Измерение времени выполнения кода
- Именованные аргументы в Python
- Кортеж в Python: создание, доступ, изменение
- Библиотека Rich: форматирование текста
- Скачать видео с YouTube
- Экспорт данных в файл.
- Работа с IP-адресами в Python
- f-строки в формате строк
- Методы сравнения множеств
- Определение локальных переменных в Python
- Игра Виселица на Python
- Изменяемые и неизменяемые объекты
- Регулярные выражения в Python
- Установка и использование emoji
- Группировка элементов Python
- Удаление эмодзи с помощью pandas
- Получение ID текущего процесса
- Объединение объектов в Python
- Создание копии итератора
- Принцип одной функции
- Удаление ссылок в Python
- Функция divmod() в Python
- Скрытие вывода данных
- Профилирование кода
- Импорт классов из другого файла
- Управление мышью и клавиатурой с Pyautogui
- Измерение потребления памяти при сортировке
- Работа с изменяемыми коллекциями
- Создание OrderedDict
- Работа со списками
- Деление в Python
- Модуль os: работа с файлами и папками
- Преобразование строки в число
- Установка и использование Logzero
- Преобразование типов данных в set comprehension















