Извлечение колонки из многомерного массива в Python

Быстрый ответ

В NumPy, для извлечения столбца из двумерного массива, используйте синтаксис array[:, column_index]. Ниже приведен пример его применения:

import numpy as np

# Создаем массив, напоминающий игру в "Крестики-нолики", в которой все выигрывают
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Извлекаем второй столбец массива
column = array[:, 1]

print(column)  # Вывод: [2, 5, 8]

Важно: индексация столбцов начинается с нуля!

Подробности

NumPy отлично подходит для работы с многомерными массивами. Вместе с тем, могут использоваться другие подходы, которые помогут лучше понять процесс извлечения столбца.

Использование списковых включений

Для работы со списками в Python удобно использовать списковые включения:

# Список массивов, готовых противостоять интерпретации 
array = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# Флеш экстакт из вызовов по столбцу
column = [row[0] for row in array]

print(column)  # Вывод: [1, 4, 7]

Использование функции zip

Использование сочетания функции zip и оператора * позволяет элегантно объединить массивы:

# Распаковываем массив для извлечения столбцов
columns = list(zip(*array))

# Дарим внимание первому столбцу
first_column = columns[0]

print(first_column)  # Вывод: (1, 4, 7)

Учет выделения памяти и типов данных

При создании больших многомерных массивов важно грамотно управлять выделением памяти и выбирать подходящие типы данных:

# Создаем массив 100x100 с помощью numpy.arange и reshape
large_array = np.arange(10000).reshape(100, 100)

# Для оптимизации используем тип данных int32
optimised_array = np.arange(10000, dtype='int32').reshape(100, 100)

Советы по оптимизации при извлечении столбца

1. NumPy прекрасно подходит для больших объемов данных, обрабатывая их со скоростью света.
2. Если нужно извлечь несколько столбцов, старайтесь не производить срез задание верхней и нижней границ каждый раз, производите все действия одним ударом.
3. Найдите баланс между простой индексацией и продвинутыми техниками, например, используя булевы маски.

Извлечение с изяществом

Извлечение данных из массива может быть не так просто, как кажется. Среди интересных аспектов этой задачи – условная индексация и продвинутое индексирование.

Условное извлечение

# Ищем столбец, как ценное вино, в котором значения второй строки больше пяти
filtered_column = array[:, 1][array[1, :] > 5]

print(filtered_column)  # Вывод: [8]

Продвинутое индексирование

С использованием продвинутого индексирования можно извлекать столбцы в нестандартном порядке:

# Властелин двух столбцов: первого и третьего
multiple_columns = array[:, [0, 2]]

print(multiple_columns)  # Вывод: [[1, 3], [4, 6], [7, 9]]

Визуализация

Мы можем интерпретировать процесс извлечения столбца как выбор определенных диалогов из сценария сериала:

Сценарий (🎬):

[Эпизод 1] ➡️ [🗨️👨, 🗨️👩, 🗨️🧒, 🗨️👵]  # Array = Диалоги персонажей
[Эпизод 2] ➡️ [🗨️👨, 🗨️👩, 🗨️🧒, 🗨️👵]
[Эпизод 3] ➡️ [🗨️👨, 🗨️👩, 🗨️🧒, 🗨️👵]

Выбор персонажа: Выберем ДИАЛОГ БАБУШКИ 👵 из каждого эпизода!

grandma_dialogues = array[:,3]

Результаты (👵 Цитаты):

[Эпизод 1] ➡️ 🗨️👵
[Эпизод 2] ➡️ 🗨️👵
[Эпизод 3] ➡️ 🗨️👵

Марафон просмотра: Теперь у нас есть возможность внимательно прослушать мудрость бабушки, извлеченную из каждого эпизода.

Нюансы при извлечении данных

При извлечении данных из массивов следует учитывать некоторые особенности:

• Типы данных: Они играют критическую роль при работе с массивами и на них не стоит забывать.
• Читаемость против скорости: Иногда за читаемым кодом стоит жертва в виде производительности, что значимо в зависимости от конкретных задач.
• Управление памятью: Не забывайте, что массивы имеют свойство хранить оригинальные данные при копировании, что требует особого учета при выделении памяти.

Полезные ссылки

1. Руководство по индексации в NumPy — исчерпывающее описание механизма индексации массивов в NumPy.
2. Срезы массивов в NumPy — особенности работы со срезами массивов и извлечение их составных частей в NumPy.
3. Операции с массивами NumPy — Учебник по Scipy — продвинутые операции с массивами NumPy.
4. DataFrame в pandas — эффективное взаимодействие со столбцами DataFrame после преобразования из массивов.
5. Изучите NUMPY за 5 минут – ЛУЧШАЯ библиотека Python! — вводный обзор по индексации и выборке в NumPy.
6. Упрощение и наглядное продвинутое индексирование (NEP 21) — Улучшения NumPy — ценные советы по индексированию сложных данных.