Как вывести столбец массива python

Как получить определенный столбец из массива NumPy (с примерами)

Вы можете использовать следующий синтаксис для получения определенного столбца из массива NumPy:

#get column in index position 2 from NumPy array my_array[:, 2] 

В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример 1: получить один столбец из массива NumPy

В следующем коде показано, как получить один конкретный столбец из массива NumPy:

import numpy as np #create NumPy array data = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) #view NumPy array data array([[ 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8], [ 9, 10, 11, 12]]) #get column in index position 2 data[:, 2] array([ 3, 7, 11]) 

Если вы хотите получить столбец из массива NumPy и получить его как вектор-столбец , вы можете использовать следующий синтаксис:

#get column in index position 2 (as a column vector) data[:, [2]] array([[ 3], [ 7], [11]]) 

Пример 2: получение нескольких столбцов из массива NumPy

В следующем коде показано, как получить несколько столбцов из массива NumPy:

import numpy as np #create NumPy array data = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) #view NumPy array data array([[ 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8], [ 9, 10, 11, 12]]) #get columns in index positions 1 and 3 from NumPy array data[:, [1,3]] array([[ 2, 4], [ 6, 8], [10, 12]]) 

Пример 3: получение столбцов в диапазоне из массива NumPy

В следующем коде показано, как получить столбцы в диапазоне из массива NumPy:

import numpy as np #create NumPy array data = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) #view NumPy array data array([[ 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8], [ 9, 10, 11, 12]]) #get columns in index positions 0 through 3 (not including 3) data[:, 0:3] array([[ 1, 2, 3], [ 5, 6, 7], [ 9, 10, 11]]) 

Обратите внимание, что последнее значение в диапазоне (в данном случае 3) не включается в возвращаемый диапазон столбцов.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в NumPy:

Как получить столбец матрицы?

Получить вектор, как столбец матрицы, содержащий максимальный элемент
Здравствуйте. Python начал изучать недавно, и тут дали такую задачу: "Получить вектор, как столбец.

Из матрицы получить на том же месте матрицу, вычеркнув из исходной матрицы строку и столбец
Из матрицы A(nm) получить на том же месте матрицу, вычеркнув из исходной матрицы строку и столбец.

Вывести элементы матрицы в следующем порядке: первый столбец сверху вниз, второй столбец снизу вверх
Дана матрица размера M × N. Вывести ее элементы в следующем порядке: первый столбец сверху вниз.

Получить вектор, как столбец матрицы с минимальной суммой элементов. С++
Ввести с клавиатуры целочисленный массив, состоящий из n строк и m столбцов. Получить вектор, как.

12461 / 7485 / 1754
Регистрация: 25.07.2009
Сообщений: 13,764

Сообщение было отмечено unusualevie как решение

Решение

1 2 3 4 5 6 7 8

>>> m = [ . [1, 2, 3], . [4, 5, 6], . [7, 8, 9] . ] >>> c = [r[1] for r in m] >>> c [2, 5, 8]

87844 / 49110 / 22898
Регистрация: 17.06.2006
Сообщений: 92,604
Помогаю со студенческими работами здесь

Получить вектор, как столбец матрицы, содержащий максимальный элемент
Народ, помогите пожалуйста с заданием: Заполнить случайным образом массив, состоящий из n строк.

Получить вектор, как столбец матрицы, содержащий максимальный элемент
Получить вектор, как столбец матрицы, содержащий максимальный элемент n*m 6*4 Тип элементов.

Получить вектор-столбец, который будет содержать элементы матрицы
Дана матрица целых чисел. Получить вектор-столбец, который будет содержать элементы матрицы, с.

Получить вектор скалярных произведений строк матрицы на ее последний столбец
Решить задачу в с++ билдере 2 способами: с подпрограммой и без. Условие: Получить вектор скалярных.

Или воспользуйтесь поиском по форуму:

Как получить столбец матрицы?

borisrozumnuk, спасибо за ответ. Но мне нужно со срезами. И возникает вопрос , почему последовательность a[0][0], a[1][0], a[2][0], . a[7][0] выдаст первый столбец, а a[:][0] — нет? Ведь это одно и то же, насколько я понимаю.

30 окт 2016 в 22:10

вроде как a[:][0] почти равнозначно a[0] . Почти, потому что создается копия a .

30 окт 2016 в 22:14

@borisrozumnuk, понял теперь. Спасибо.

30 окт 2016 в 22:20

Надо умножить матрицу на вектор, в котором все элементы, кроме i-го (номер столбца, который нужно получить) равно нулю, а i-ый равен единице. Результатом такого умножения станет i-й столбец. А студент получит пятёрку за необычное решение с применением алгебры, вместо тупого перебора элементов массива.

Как работать с матрицами в Python

Матрица — это двумерный массив, состоящий из M строк и N столбцов. Матрицы часто используются в математических вычислениях. Программисты работают с матрицами в основном в научной области, однако их можно использовать и для других вещей, например, для быстрой генерации уровней в видео-игре.

Матрицы и библиотека NumPy

Программист может самостоятельно реализовать все функции для работы с матрицами: умножение, сложение, транспонирование и т. д. На Python это сделать гораздо проще, чем на более низкоуровневых языках, таких как C.

Но каждый раз писать одни и те же алгоритмы не имеет смысла, поэтому была разработана библиотека NumPy. Она используется для сложных научных вычислений и предоставляет программисту функции для работы с двумерными массивами.

Вместо того чтобы писать десятки строк кода для выполнения простых операций над матрицами, программист может использовать одну функцию из NumPy. Библиотека написана на Python, C и Фортране, поэтому функции работают даже быстрее, чем на чистом Python.

Подключение библиотеки NumPy

NumPy не встроена в интерпретатор Python, поэтому перед импортом её необходимо установить. Для этого в можно воспользоваться утилитой pip. Введите в консоле команду:

pip install numpy

Теперь, когда библиотека установлена, её можно подключить с помощью команды import . Для удобства переименуем numpy при импорте в np следующим образом:

import numpy as np

Ниже в примерах будет использован именно такой импорт, поэтому обращение к библиотеке будет через np , а не numpy !

Создание

Для создании матрицы используется функция array(). В функцию передаётся список. Вот пример создания, мы подаём в качестве аргумента функции двумерный список:

a = np.array([[3, 3, 3], [2, 5, 5]])

Вторым параметром можно задать тип элементов матрицы:

a = np.array([[3, 3, 3],[2, 5, 5]], int) print(a)

Тогда в консоль выведется:

[[3 3 3] [2 5 5]]

Обратите внимание, что если изменить int на str, то тип элементов изменился на строковый. Кроме того, при выводе в консоль NumPy автоматически отформатировал вывод, чтобы он выглядел как матрица, а элементы располагались друг под другом.

В качестве типов элементов можно использовать int, float, bool, complex, bytes, str, buffers. Также можно использовать и другие типы NumPy: логические, целочисленные, беззнаковые целочисленные, вещественные, комплексные. Вот несколько примеров:

• np.bool8 — логическая переменная, которая занимает 1 байт памяти.
• np.int64 — целое число, занимающее 8 байт.
• np.uint16 — беззнаковое целое число, занимающее 2 байта в памяти.
• np.float32 — вещественное число, занимающее 4 байта в памяти.
• np.complex64 — комплексное число, состоящее из 4 байтового вещественного числа действительной части и 4 байтов мнимой.

Вы также можете узнать размер матрицы, для этого используйте атрибут shape:

size = a.shape print(size) # Выведет (2, 3)

Первое число (2) — количество строк, второе число (3) — количество столбцов.

Нулевая матрица

Если необходимо создать матрицу, состоящую только из нулей, используйте функцию zeros():

a_of_zeros = np.zeros((2,2)) print(a_of_zeros)

Результат этого кода будет следующий:

[[0. 0.] [0. 0.]]

Получение строки, столбца и элемента

Чтобы получить строку двухмерной матрицы, нужно просто обратиться к ней по индексу следующим образом:

temp = a[0] print(temp) #Выведет [3 3 3]

Получить столбец уже не так просто. Используем срезы, в качестве первого элемента среза мы ничего не указываем, а второй элемент — это номер искомого столбца. Пример:

arr = np.array([[3,3,3],[2,5,5]], str) temp = arr[:,2] print(temp) # Выведет ['3' '5']

Чтобы получить элемент, нужно указать номер столбца и строки, в которых он находится. Например, элемент во 2 строке и 3 столбце — это 5, проверяем (помним, что нумерация начинается с 0):

arr = np.array([[3,3,3],[2,5,5]], str) temp = arr[1][2] print(temp) # Выведет 5

Умножение и сложение

Чтобы сложить матрицы, нужно сложить все их соответствующие элементы. В Python для их сложения используется обычный оператор «+».

Пример сложения:

arr1 = np.array([[3,3,3],[2,5,5]]) arr2 = np.array([[2,4,2],[1,3,8]]) temp = arr1 + arr2 print(temp)

Результирующая матрица будет равна:

[[ 5 7 5] [ 3 8 13]]

Важно помнить, что складывать можно только матрицы с одинаковым количеством строк и столбцов, иначе программа на Python завершится с исключением ValueError.

Умножение матриц сильно отличается от сложения. Не получится просто перемножить соответствующие элементы двух матриц. Во-первых, матрицы должны быть согласованными, то есть количество столбцов одной должно быть равно количеству строк другой и наоборот, иначе программа вызовет ошибку.

Умножение в NumPy выполняется с помощью метода dot().

Пример умножения:

arr1 = np.array([[3,3],[2,5]]) arr2 = np.array([[2,4],[1,3]]) temp = arr1.dot(arr2) print(temp)

Результат выполнения этого кода будет следующий:

[[ 9 21] [ 9 23]]

Как она получилась? Разберём число 21, его позиция это 1 строка и 2 столбец, тогда мы берем 1 строку первой матрицы и умножаем на 2 столбец второй. Причём элементы умножаются позиционно, то есть 1 на 1 и 2 на 2, а результаты складываются: [3,3] * [4,3] = 3 * 4 + 3 * 3 = 21.

Транспонированная и обратная

Транспонированная матрица — это матрица, у которой строки и столбцы поменялись местами. В библиотеки NumPy для транспонирования двумерных матриц используется метод transpose(). Пример:

arr1 = np.array([[3,3],[2,5]]) temp = arr1.transpose() print(temp)

В результате получится матрица:

[[3 2] [3 5]]

Чтобы получить обратную матрицу, необходимо использовать модуль linalg (линейная алгебра). Используем функцию inv():

arr1 = np.array([[3,3],[2,5]]) temp = np.linalg.inv(arr1) print(temp)

Результирующая матрица будет равна:

[[ 0.55555556 -0.33333333] [-0.22222222 0.33333333]]

Получение максимального и минимального элемента

Чтобы получить максимальный или минимальный элемент, можно пройтись по всем элементам матрицы с помощью двух циклов for . Это стандартный алгоритм перебора, который известен почти каждому программисту:

arr = np.array([[3,3],[2,5]]) min = arr[0][0] for i in range(arr.shape[0]): for j in range(arr.shape[1]): if min > arr[i][j]: min = arr[i][j] print("Минимальный элемент:", min) # Выведет "Минимальный элемент: 2"

NumPy позволяет найти максимальный и минимальный элемент с помощью функций amax() и amin(). В качестве аргумента в функции нужно передать саму матрицу. Пример:

arr1 = np.array([[3,3],[2,5]]) min = np.amin(arr1) max = np.amax(arr1) print("Минимальный элемент:", min) # Выведет "Минимальный элемент: 2" print("Максимальный элемент:", max) # Выведет "Максимальный элемент: 5"

Как видим, результаты реализации на чистом Python и реализации с использованием библиотеки NumPy совпадают.

Заключение

На Python можно реализовать все необходимые функции для работы с матрицами. Чтобы упростить работу программистов, была создана библиотека NumPy. Она позволяет производить сложные математические вычисления легко и без ошибок, избавляя программиста от необходимости каждый раз писать один и тот же код.