Indexação de matriz NumPy
Acessar elementos da matriz
A indexação de array é o mesmo que acessar um elemento de array.
Você pode acessar um elemento de matriz referindo-se ao seu número de índice.
Os índices nos arrays NumPy começam com 0, o que significa que o primeiro elemento tem índice 0 e o segundo tem índice 1 etc.
Exemplo
Obtenha o primeiro elemento da seguinte matriz:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[0])
Exemplo
Obtenha o segundo elemento da matriz a seguir.
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[1])
Exemplo
Obtenha o terceiro e o quarto elementos da matriz a seguir e adicione-os.
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[2] +
arr[3])
Acesse matrizes 2-D
Para acessar elementos de arrays 2-D podemos usar inteiros separados por vírgulas representando a dimensão e o índice do elemento.
Pense em matrizes 2D como uma tabela com linhas e colunas, onde a linha representa a dimensão e o índice representa a coluna.
Exemplo
Acesse o elemento na primeira linha, segunda coluna:
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('2nd element on 1st row: ', arr[0, 1])
Exemplo
Acesse o elemento na 2ª linha, 5ª coluna:
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('5th element on
2nd row: ', arr[1, 4])
Acesse matrizes 3D
Para acessar elementos de arrays 3D podemos usar inteiros separados por vírgulas representando as dimensões e o índice do elemento.
Exemplo
Acesse o terceiro elemento do segundo array do primeiro array:
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8,
9], [10, 11, 12]]])
print(arr[0, 1, 2])
Exemplo explicado
arr[0, 1, 2]imprime o valor 6.
E é por isso:
O primeiro número representa a primeira dimensão, que contém dois arrays:
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
e:
[[7, 8, 9], [10, 11, 12]
] selecionamos 0, ficamos com o primeiro array:
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
O segundo número representa a segunda dimensão, que também contém dois arrays:
[1, 2, 3]
e:
[4, 5, 6]
Como selecionamos 1, ficamos com o segundo array:
[4, 5, 6]
O terceiro número representa a terceira dimensão, que contém três valores:
4
5
6
Como selecionamos 2, acabamos com o terceiro valor:
6
Indexação negativa
Use a indexação negativa para acessar uma matriz a partir do final.
Exemplo
Imprima o último elemento do 2º dim:
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('Last element
from
2nd dim: ', arr[1, -1])