Acceso a datos a lo largo de matrices de múltiples dimensiones en Python Numpy

Numpy es una biblioteca de Python utilizada para cálculos científicos y matemáticos. Numpy proporciona funcionalidad para trabajar con matrices unidimensionales y multidimensionales. Las matrices multidimensionales constan de varias filas y columnas. Numpy proporciona múltiples funciones integradas para interactuar con matrices multidimensionales. En este artículo exploraremos cómo acceder a datos a lo largo de matrices de múltiples dimensiones en Python numpy.

Creando una matriz multidimensional en Python Numpy

Para crear una matriz multidimensional en Python, necesitamos pasar una lista de listas al método numpy.array() de numpy. La lista contendrá varias listas, cada una de las cuales representa las filas de la matriz multidimensional.

Sintaxis

numpy.array(list)

La función numpy.array() convierte la lista que se le pasa en una matriz multidimensional. La lista múltiple presente en la lista pasada actuará como una fila de una matriz multidimensional.

Ejemplo

Creemos una matriz multidimensional usando la función numpy.array() e imprimamos la matriz multidimensional convertida en Python. Pasaremos una lista de 3 listas a la función numpy.array() que creará matrices multidimensionales de 3*3.

import numpy as np

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

Producción

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

Uso del atributo de índice para acceder a datos a lo largo de una matriz unidimensional y multidimensional

Antes de acceder a datos a lo largo de una matriz multidimensional, necesitamos saber cómo acceder a datos a lo largo de una matriz unidimensional. Podemos acceder a los datos a lo largo de una matriz unidimensional utilizando el índice del elemento en la lista.

Sintaxis

arr[index_of_element]

El atributo arr[] proporciona el elemento en el índice particular de la matriz cuando se le pasa un índice válido.

Ejemplo

Si queremos acceder al tercer elemento de una matriz unidimensional, debemos pasar 2 como índice al atributo arr[] ya que el índice del elemento de la matriz comienza desde 0.

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr[2])

Producción

3

De manera similar, para acceder a datos a lo largo de una matriz multidimensional, tenemos que especificar el índice de fila y el índice de columna del elemento en el atributo arr[]. Para acceder a los datos de la segunda fila y la tercera columna de matrices multidimensionales de 3*3, necesitamos [1,2] para el índice de fila y el índice de columna respectivamente.

Sintaxis

arr[row_index,column_index]

Ejemplo

import numpy as np

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

Producción

6

Uso del rango de índice de cada dimensión para acceder a datos en múltiples dimensiones

Para acceder a datos a lo largo de múltiples dimensiones en una matriz multidimensional, es decir, para acceder al subconjunto de una matriz multidimensional, tenemos que especificar el rango de índices para cada dimensión de la matriz.

Ejemplo

Podemos acceder a las dos primeras filas y las dos primeras columnas de la matriz, es decir, al subconjunto de la matriz 3x3. Tenemos que especificar el rango de las dos primeras filas y las dos primeras columnas utilizando el símbolo de punto y coma (:). Como el índice de la primera fila comienza desde 0 y el índice de la segunda fila es 1, tenemos que especificar 0:2 cuando accedemos a las dos primeras filas o columnas de la tabla.

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
subset = arr[0:2, 0:2]
print(subset)

Producción

[[1 2]
 [4 5]]

Ejemplo

Podemos acceder a todos los elementos a lo largo de una dirección particular de la matriz usando solo: (símbolo de punto y coma). Podemos acceder a todos los elementos de la segunda fila como

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
row = arr[1, :]
print(row)

Producción

[4 5 6]

Conclusión

En este artículo, analizamos cómo acceder a datos en múltiples dimensiones en Python utilizando el atributo de índice de lista en Python. Se puede acceder a los elementos de la lista unidimensional y multidimensional utilizando el índice del elemento en las filas y columnas de la lista. Para acceder a datos en múltiples dimensiones, utilizamos el rango de índices en filas y columnas.