قطع مصفوفة NumPy

>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> print(arr[1:5]) # قطع من مؤشر 1 إلى مؤشر 5
[2 3 4 5]
>>> print(arr[4:]) # قطع من مؤشر 4 إلى النهاية
[5 6 7]
>>> print(arr[:4]) # قطع من البداية إلى مؤشر 4 (باستثناء)
[1 2 3 4]

>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> print(arr[-3:-1])
[5 6 ]

>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> print(arr[1:5:2]) # العناصر من مؤشر 1 إلى مؤشر 5، مع الفاصل الزمني
[2 4]
>>> print(arr[::2]) # العناصر التي تفصل بينها نصف الطول
[1 3 5 7]

>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])
>>> print(arr[1, 1:4]) # من العنصر الثاني، قم بتقطيع العناصر من مؤشر 1 إلى مؤشر 4 (باستثناء)
[7 8 9]
>>> print(arr[0:2, 2]) # من العناصر الثلاثة العنصر 2
[3 8]
>>> print(arr[0:2, 1:4]) # قطع من مؤشرات 1 إلى مؤشر 4 (باستثناء)، مما يعني أننا سنحصل على مصفوفة ثنائية الأبعاد
[[2 3 4]
　[7 8 9]

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])　
>>> y = x[[0,1,2], [0,1,0]]　
>>> print(y)
[1 4 5 ]

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([[ 0, 1, 2 ], [ 3, 4, 5 ], [ 6, 7, 8 ], [ 9, 10, 11 ]])
>>> print(x)
[[ 0 1 2 ]
　[ 3 4 5 ]
　[ 6 7 8 ]
　[ 9 10 11 ]
>>> rows = np.array([[0,0],[3,3]])
>>> cols = np.array([[0,2],[0,2]])
>>> y = x[rows,cols]
>>> print(y)
[[ 0 2 ]
　[ 9 11 ]

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
>>> b = a[1:3, 1:3]
>>> c = a[1:3,[1,2]]
>>> d = a[...,1:]
>>> print(b)
[[5 6 ]
　[8 9 ]
>>> print(c)
[[5 6 ]
　[8 9 ]
>>> print(d)
[[2 3 ]
　[5 6 ]
　[8 9 ]

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([[ 0, 1, 2 ], [ 3, 4, 5 ], [ 6, 7, 8 ], [ 9, 10, 11 ]])
>>> print(x)
[[ 0 1 2 ]
　[ 3 4 5 ]
　[ 6 7 8 ]
　[ 9 10 11 ]
>>> print(x[x > 5]) # الآن سنقوم بطباعة العناصر التي هي أكبر من 5
[ 6 7 8 9 10 11 ]

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([np.nan, 1,2,np.nan,3,4,5])　
>>> print(a[~np.isnan(a)])
[ 1. 2. 3. 4. 5. ]

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1, 2+6j, 5, 3.5+5j])　
>>> print (a[np.iscomplex(a)])
[2.0+6.j　3.5+5.j]

>>> import numpy as np
>>> x=np.arange(32).reshape((8,4))
>>> print (x[[4,2,1,7]])　#　إدخال أرقام مزدوجة ترتيبية
[[16　17　18　19]
　[　8　9　10　11]
　[　4　5　6　7]
　[28　29　30　31]]
>>> print (x[[-4,-2,-1,-7]])　#　إدخال أرقام مزدوجة عكسي
[[16　17　18　19]
　[24　25　26　27]
　[28　29　30　31]
　[　4　5　6　7]]
>>> print (x[np.ix_([1,5,7,2],[0,3,1,2])])　#　إدخال عدة أرقام مزدوجة (استخدام np.ix_)
[[　4　7　5　6]
　[20　23　21　22]
　[28　31　29　30]
　[　8　11　9　10]]