NumPy配列のインデックス作成
配列要素にアクセスする
配列のインデックス付けは、配列要素にアクセスするのと同じです。
配列要素には、そのインデックス番号を参照してアクセスできます。
NumPy配列のインデックスは0で始まります。つまり、最初の要素のインデックスは0で、2番目の要素のインデックスは1などです。
例
次の配列から最初の要素を取得します。
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[0])
例
次の配列から2番目の要素を取得します。
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[1])
例
次の配列から3番目と4番目の要素を取得し、それらを追加します。
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[2] +
arr[3])
2次元配列にアクセスする
2次元配列から要素にアクセスするには、要素の次元とインデックスを表すコンマ区切りの整数を使用できます。
行と列を含むテーブルのような2次元配列を考えてください。ここで、行はディメンションを表し、インデックスは列を表します。
例
最初の行、2番目の列の要素にアクセスします。
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])
例
2行5列目の要素にアクセスします。
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])
3Dアレイへのアクセス
3D配列から要素にアクセスするには、要素の次元とインデックスを表すコンマ区切りの整数を使用できます。
例
最初の配列の2番目の配列の3番目の要素にアクセスします。
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8,
9], [10, 11, 12]]])
print(arr[0, 1, 2])
例の説明
arr[0, 1, 2]値を出力します6。
そしてこれが理由です：
最初の数字は最初の次元を表し、
[[1、2、3]、[4、5、6]]
と：
[[7、8、9] 、[10、11、12]]の2つの配列が含まれています
。を選択0すると、最初の配列が残ります：
[[1、2、3]、[4、5、6]]
2番目の数値は2番目の次元を表し、
[1、2、3]
と
[4、5、6 ]の2つの配列も含まれています。
を選択1したので、2番目の配列
[ 4、5、6]が残ります。
3番目の数値は、3つの値を含む3番目の次元を表します。456
選択
したので、
3番目の値になり
ます：
62
ネガティブインデックス
負のインデックスを使用して、最後から配列にアクセスします。
例
2番目の薄暗い部分から最後の要素を印刷します。
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])