Índice de array en NumPy

Acceder a los elementos del arreglo

El índice del arreglo es equivalente a acceder a los elementos del arreglo.
Puede acceder a los elementos del arreglo mediante la referencia de su número de índice.
Los índices de los arreglos NumPy comienzan en 0, lo que significa que el índice del primer elemento es 0, y el índice del segundo elemento es 1y así sucesivamente.

Primero, veamos la operación de índice de los arreglos unidimensionales:

>>> import numpy as np

>>> arr = np.array([1,　2,　3,　4])
>>> print(arr[0]) # Imprimir el primer elemento del arreglo
1
>>> print(arr[1]) # Imprimir el segundo elemento del arreglo
2
>>> print(arr[2]　+　arr[3]) # Suma del tercer y cuarto elemento del arreglo
7

Acceder 2-Al array D

Para acceder a los elementos de un arreglo bidimensional, podemos usar enteros separados por comas para representar la dimensión y el índice del elemento.

Primero, veamos la operación de índice de los arreglos bidimensionales:

>>> import numpy as np

>>> arr = np.array([[
1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10])
>>> print('2El elemento nd:　1st_dim: ', arr[0,　1]) # Acceder al segundo elemento de la primera dimensión
2El elemento nd:　1st_dim:　2
>>> print('5El elemento nd:　2nd_dim: ', arr[1,　4]) # Acceder al quinto elemento de la segunda dimensión:
5El elemento nd:　2nd_dim:　10

Acceder 3-Al array D

Para acceder 3-Podemos usar enteros separados por comas para representar la dimensión y el índice de los elementos del array D.

>>> import numpy as np

>>> arr = np.array([[[1,　2,　3], [4,　5,　6]]7,　8,　9], [10,　11,　12]])
>>> print(arr[0,　1,　2])
6

El primer número representa la primera dimensión, que contiene dos arrays:
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]] Y [[7, 8, 9], [10, 11, 12]], Debido a que hemos seleccionado 0Por lo tanto, se queda el primer array:[[1, 2, 3], [4, 5, 6]].
El segundo número representa la segunda dimensión, que también contiene dos arrays:[1, 2, 3]Y [4, 5, 6]Debido a que hemos seleccionado 1Por lo tanto, se queda el segundo array:4, 5, 6].
El tercer número representa la tercera dimensión, que contiene tres valores:4,5,6
Debido a que hemos seleccionado 2Por lo tanto, se obtiene el tercer valor:6

Índice negativo

Acceder al final del array utilizando índice negativo.

Imprimir el último elemento de la segunda dimensión:

>>> import numpy as np

>>> arr = np.array([[
1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10])
>>> print('El último elemento de la segunda dimensión: ', arr[1,　-1])
El último elemento de la segunda dimensión:　10