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"
- Итерации в Python
- Функция print() — вывод информации
- Оптимизация памяти с __slots__
- kwargs в Python
- F-строки в Python
- Поиск индексов в списке
- TON Smart Challenge #2: участие и подготовка
- Удаление ключа из словаря в Python
- Оптимизация сравнения в Python
- Избегание циклических зависимостей классов в Python
- Генерация случайных данных в NumPy
- Проверка окончания строки с помощью str.endswith()
- Функции map() и reduce() в Python
- ROT13 Шифр Цезаря в Python
- Переопределение метода divmod
- Метод init в Python
- Инверсия списков и строк в Python
- Необязательные аргументы в Python
- Поиск уникальных элементов строкой в Python
- Уникальность ключей в словаре
- Работа с zip-архивами в Python
- Удаление дубликатов с сохранением порядка с помощью dict.fromkeys
- Декораторы в Python
- Автоматизация с Python
- Создание функций высшего порядка
- Создание виртуальной среды
- Проверка памяти объекта
- Возврат нескольких значений
- Создание объекта времени
- Методы в Python
- Сравнение def и lambda в Python
- Склеивание строк без циклов
- Метод join() для объединения элементов строки
- Список импортированных модулей в Python
- Использование функции enumerate()
- Выбор редактора кода.
- Копирование файлов с shutil()
- Поиск уникальных и повторяющихся элементов
- Метод Event.wait() в Python
- Метод __getitem__ в Python
- Блок else в Python
- Считывание бинарного файла в Python
- Извлечение новостей с помощью newspaper3k
