Seleccion e indices en Numpy



In [2]:

    
import numpy as np



In [3]:

    
# crear un arreglo
arr = np.arange(0,11)



In [4]:

    
# desplegar el arreglo
arr









    Out[4]:





array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])

seleccion utilizando los corchetes

se utilizan los indices muy similar a las listas



In [5]:

    
#obtener el valor del indice 8
arr[8]









    Out[5]:





8



In [6]:

    
#obtener los valores de un rango
arr[1:5]









    Out[6]:





array([1, 2, 3, 4])



In [7]:

    
#obtener los valores de otro rango
arr[0:5]









    Out[7]:





array([0, 1, 2, 3, 4])



In [8]:

    
# reemplazar valores en un rango determinado
arr[0:5]=100

# desplegar el arreglo

arr









    Out[8]:





array([100, 100, 100, 100, 100,   5,   6,   7,   8,   9,  10])



In [9]:

    
#  Generar nuevamente el arreglo
arr = np.arange(0,11)

# desplegar
arr









    Out[9]:





array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])



In [10]:

    
# corte de un arreglo
slice_of_arr = arr[0:6]

# desplegar el corte
slice_of_arr









    Out[10]:





array([0, 1, 2, 3, 4, 5])



In [11]:

    
# cambiar valores del corte
slice_of_arr[:]=99

# desplegar los valores del corte
slice_of_arr









    Out[11]:





array([99, 99, 99, 99, 99, 99])

Tomar en cuenta que los cambios tambien se realizaron al arreglo original



In [12]:

    
# desplegar arreglo
arr









    Out[12]:





array([99, 99, 99, 99, 99, 99,  6,  7,  8,  9, 10])

La información no es copiada para evitar problemas de memoria



In [13]:

    
# para obtener una copia se debe hacer explicitamente
arr_copy = arr.copy()

# desplegar el arreglo copia
arr_copy









    Out[13]:





array([99, 99, 99, 99, 99, 99,  6,  7,  8,  9, 10])

La forma general de un arreglo 2d es la siguiente arr_2d[row][col] o arr_2d[row,col]



In [14]:

    
# generar un arreglo 2D
arr_2d = np.array(([5,10,15],[20,25,30],[35,40,45]))

#Show
arr_2d









    Out[14]:





array([[ 5, 10, 15],
       [20, 25, 30],
       [35, 40, 45]])



In [15]:

    
# indices de filas
arr_2d[1]









    Out[15]:





array([20, 25, 30])



In [16]:

    
# Formato es arr_2d[row][col] o arr_2d[row,col]

# Seleccionar un solo elemento
arr_2d[1][0]









    Out[16]:





20



In [17]:

    
# Seleccionar un solo elemento
arr_2d[1,0]









    Out[17]:





20



In [18]:

    
# Cortes en 2D

# forma (2,2) desde la esquina superior derecha
arr_2d[:2,1:]









    Out[18]:





array([[10, 15],
       [25, 30]])



In [19]:

    
#forma desde la ultima fila
arr_2d[2]









    Out[19]:





array([35, 40, 45])



In [20]:

    
# forma desde la ultima fila
arr_2d[2,:]









    Out[20]:





array([35, 40, 45])



In [22]:

    
# longitud de un arreglo
arr_length = arr2d.shape[1]



In [28]:

    
arr = np.arange(1,11)
arr









    Out[28]:





array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])



In [30]:

    
arr > 4









    Out[30]:





array([False, False, False, False,  True,  True,  True,  True,  True,  True], dtype=bool)



In [31]:

    
bool_arr = arr>4



In [32]:

    
bool_arr









    Out[32]:





array([False, False, False, False,  True,  True,  True,  True,  True,  True], dtype=bool)



In [33]:

    
arr[bool_arr]









    Out[33]:





array([ 5,  6,  7,  8,  9, 10])



In [34]:

    
arr[arr>2]









    Out[34]:





array([ 3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])



In [37]:

    
x = 2
arr[arr>x]









    Out[37]:





array([ 3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])