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.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Работа с OpenCV
  2. Запуск Python из интерпретатора
  3. Расчет времени выполнения
  4. Разделение строки с помощью re.split()
  5. Выборка чисел
  6. Условные выражения в Python
  7. Numpy: использование Ellipsis
  8. Получение срезов итераторов
  9. Очистка входных данных
  10. Создание пустых функций и классов в Python
  11. Каналы Senior: Python, Java, Frontend, SQL, C++
  12. Измерение времени выполнения кода
  13. Именованные аргументы в Python
  14. Кортеж в Python: создание, доступ, изменение
  15. Библиотека Rich: форматирование текста
  16. Скачать видео с YouTube
  17. Экспорт данных в файл.
  18. Работа с IP-адресами в Python
  19. f-строки в формате строк
  20. Методы сравнения множеств
  21. Определение локальных переменных в Python
  22. Игра Виселица на Python
  23. Изменяемые и неизменяемые объекты
  24. Регулярные выражения в Python
  25. Установка и использование emoji
  26. Группировка элементов Python
  27. Удаление эмодзи с помощью pandas
  28. Получение ID текущего процесса
  29. Объединение объектов в Python
  30. Создание копии итератора
  31. Принцип одной функции
  32. Удаление ссылок в Python
  33. Функция divmod() в Python
  34. Скрытие вывода данных
  35. Профилирование кода
  36. Импорт классов из другого файла
  37. Управление мышью и клавиатурой с Pyautogui
  38. Измерение потребления памяти при сортировке
  39. Работа с изменяемыми коллекциями
  40. Создание OrderedDict
  41. Работа со списками
  42. Деление в Python
  43. Модуль os: работа с файлами и папками
  44. Преобразование строки в число
  45. Установка и использование Logzero
  46. Преобразование типов данных в set comprehension

Marketello читают маркетологи из крутых компаний