Acessando partes de uma matriz com a bibiloteca Numpy em Python - Infoprojetek

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10/02/2024, 16:52 Acessando partes de uma matriz com a bibiloteca Numpy em Python - Infoprojetek
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Acessando partes de uma matriz com a
bibiloteca Numpy em Python
Acessar partes de uma matriz em Python signi�ca obter valores do elementos
de um determinado índice de forma personalizada.
Podemos acessar estes indices de forma personalizada das seguintes formas:
Podemos de�nir como um indice de inicio e outro de �m de um vetor
[inicio:�m];
Podemos de�nir o indice através de passos [inicio:�m:passo];
Se não passarmos o início é lido como 0, ou seja, caso não passe o valor inicial
do vetor o valor será igual a 0, mas neste caso deve �nalizar o seu
comprimento.
Se não passarmos um passo para o vetor, será contado como 1, para o
segmento negativo deve usar o operador menos.
No exemplo do codigo abaixo será feito um corte nos elementos do índice 1 ao
índice 5 da seguinte matriz, a qual o resultado será [3 4 5 6].:
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import numpy as np
vetor = np.array([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
print(vetor[1:5])
No exemplo abaixo será feito um corte nos elementos do índice 4 até o �nal da
matriz.
import numpy as np
vetor = np.array([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
print(vetor[4:])
No exemplo abaixo será feito um corte nos elementos desde o inicio até índice
4(não incluído).
import numpy as np
vetor = np.array([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
print(vetor[:4])
No exemplo abaixo será usado o passo, na qual acessamos os elementos do
índice 1 ao índice 5 pulando 2 indices.
import numpy as np
vetor = np.array([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
print(vetor[1:5:2])
No exemplo abaixo será feito o corte do índice 3 do �nal ao índice 1 do �nal, na
qual o resultado �nal será [6 7].
import numpy as np
vetor = np.array([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
print(vetor[-3:-1])
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No exemplo abaixo em ambos os elementos, ou seja, nos dois indeces do
vetor,será feito corte do índice 1 ao índice 4 (não incluído), logo isso retornará
uma matriz 2-D:
import numpy as np
matriz = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])
print(matriz[0:2, 1:4])
No exemplo abaixo a partir do segundo elemento, será feito o corte entre os
elementos do índice 1 ao índice 4 (não incluído).
import numpy as np
matriz = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])
print(matriz[1, 1:4])
Se quiser conhecer um pouco sobre a biblioteca numpy, veja a playlist dos
canais do site no link abaixo:
Playlist Numpy
Caso queira se aprofundar nesta area de desenvolvimento em Python para
ciência de dados, veja este curso publicado na Udemy do Professor Eder Carlos
Fernandes, este curso foi feito especialmente para quem esta começando na
area de ciência de dados com Python, segue o link abaixo:
Introdução a ciência de dados com Python – Autor: Prof. Eder Carlos
Fernandes.
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