Sa simpleng salita, maaari nating tukuyin ang two-dimensional array bilang array sa loob ng isa pang array. Ang index nito ay nagsisimula sa '0' at nagtatapos sa laki ng array '-1'. Ang mga array ay maaaring mabuo ng n beses sa loob ng mga array. Ang isang two-dimensional array ay maaaring magbago ng laki nang patayo at pahalang, sa parehong direksyon.
Syntax
Ang syntax para magdeklara ng array ay nasa ibaba:
array_name = [ r_arr ] [ c_arr ]
array_name ay ang pangalan ng array na gusto naming gawin. Samantalang, ang 'r_arr' ay ang mga hilera ng array at ang 'c_arr' ay ang column ng array. Binibigyang-daan tayo ng syntax na ito na lumikha ng lokasyon ng memorya kung saan iimbak ang array, o maaari nating sabihin na ang lokasyon ng memorya ay maaaring ireserba para sa array.
May isa pang paraan upang magdeklara ng 2D array:
array_name = [ [ R1C1 , R1C2 , R1C3 , ... ] , [ R2C2 , R2C2 , R2C3 , ... ] , . . .. ]
Sa syntax sa itaas, ang pangalan ng array ay ang pangalan ng array kung saan ang 'R1C1', 'R2C1', ... n ay ang mga elemento ng array kung saan ang 'R' ay tumutukoy sa mga row at ang 'c' ay tumutukoy sa mga column. Gaya ng nakikita natin sa unang square braces, nagbabago ang bilang ng mga row habang pareho ang mga column. Ito ay dahil, sa loob ng array, tinutukoy namin ang mga column gamit ang maraming array habang ang mga row ay tinukoy sa loob ng mga panloob na array.
Halimbawa # 01: Paglikha ng Two-dimensional Array
Magbigay tayo ng isang praktikal na halimbawa ng paglikha ng isang two-dimensional array at makakuha ng isang mas mahusay na ideya kung paano nilikha ang isang two-dimensional array. Upang lumikha ng 2D array, ii-import muna namin ang aming NumPy library na magbibigay-daan sa aming ipatupad ang ilang mga package na ibinibigay sa amin ng NumPy para sa paglikha ng array. Susunod, magsisimula kami ng isang variable na nagtataglay ng dalawang-dimensional na array upang lumikha ng isang array. Ipapasa namin ang function na np.array() na nagpapahintulot sa aming dalawa na lumikha ng anumang uri ng array maging ito ay 1D, 2D, o iba pa. Sa function na iyon, magpapasa kami ng maraming array sa loob ng array na ito na nagbibigay-daan sa amin na lumikha ng 2-dimensional array.
Tulad ng nakikita natin sa screenshot sa ibaba, sa pangalawang linya, nagpasa kami ng tatlong array sa function na iyon na nangangahulugang mayroon kaming tatlong row at sa loob ng mga arrays na iyon, nagpasa kami ng 6 na elemento sa bawat isa na nangangahulugang mayroong 6 na column. Isang bagay na dapat mapansin, palagi ba tayong nagpapasa ng mga elemento sa mga square bracket na nangangahulugang nagpapasa tayo ng mga elemento ng array at makikita natin na nakapasa tayo ng maraming array sa loob ng iisang array.
angkat numpy bilang hal.
array = hal. array ( [ [ 1 , dalawa , 3 , 4 , 5 , 6 ] , [ 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ] , [ 7 , 8 , 9 , 10 , labing-isa , 12 ] ] )
print ( array )
Sa huli, na-print namin ang array gamit ang isang print statement. Tulad ng ipinapakita sa screenshot sa ibaba, makikita natin ang array na ipinapakita na naglalaman ng 3 row at 6 na column.
Halimbawa # 02: Pag-access sa Mga Halaga
Habang pinag-aaralan natin ang paraan ng paggawa ng 2D arrays, isang bagay ang dapat na nag-click sa ating isipan: paano natin maa-access ang mga elemento ng 2D array? Habang ang pag-access sa elemento ng 2D array ay hindi isang malaking isyu. Binibigyang-daan kami ng Numpy na manipulahin ang mga elemento ng mga array sa pamamagitan ng isang simpleng linya ng code na:
Array [ index ng hilera ] [ index ng hanay ]Ang array ay ang pangalan ng array kung saan kailangan nating i-access o kunin ang data kung saan ang row index ay ang memory location ng row. At ang column index ay ang lokasyon ng column na maa-access, ipagpalagay na kailangan nating i-access ang index na '2' na elemento ng row at index na '0' na elemento ng isang column.
Tulad ng nakikita natin sa figure sa ibaba, una naming na-import ang NumPy library para ma-access ang mga package ng NumPy. Pagkatapos, idineklara namin ang variable na pangalan na 'array' na nagtataglay ng 2D array at pagkatapos ay ipinasa dito ang mga halaga na gusto naming iimbak dito. Una naming ipinakita ang array bilang ito ay kung saan namin nasimulan. Pagkatapos, ipinasa namin ang array na may index sa aming print() statement na magpapakita ng buong array na nakaimbak sa index na '2'. Sa susunod na linya ng code, muli naming ipinasa ang array na may dalawang index sa print() statement. Ang una ay ang hilera ng array at ang pangalawa ay ang column ng array na '0' at '2'.
angkat numpy bilang hal.array = hal. array ( [ [ 1 , dalawa , 3 , 4 , 5 , 6 ] , [ 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ] , [ 7 , 8 , 9 , 10 , labing-isa , 12 ] ] )
print ( 'Display ng array:' , array )
print ( 'Ipakita ang pangalawang hilera:' , array [ dalawa ] )
print ( 'Ipakita ang unang row at 2 column na elemento:' , array [ 0 ] [ dalawa ] )
Ang sumusunod na output ay ibinalik habang tumatakbo ang code compiler ay nagpi-print ng array kung ano ito. Pagkatapos, ang pangalawang hilera ayon sa code. Panghuli, ibinabalik ng compiler ang elementong nakaimbak sa index na '0' para sa mga row at index na '2' para sa column.
Halimbawa #03: Pag-update ng Mga Halaga
Napag-usapan na natin ang pamamaraan kung paano tayo makakalikha o makakapag-access ng data o mga elemento sa loob ng 2D array, ngunit kapag kailangan nating baguhin ang mga elemento ng array, maaari lang nating gamitin ang paraan na ibinibigay ng mga NumPy packages na nagpapahintulot sa atin. upang i-update ang nais na halaga sa loob ng isang array.
Upang i-update ang halaga, ginagamit namin ang:
array [ row_index ] [ column_index ] = [ mga halaga ]Sa syntax sa itaas, ang array ay ang pangalan ng array. Ang row index ay ang lugar o lokasyon na aming ie-edit. Ang index ng column ay ang lokasyon ng column kung saan ina-update ang value, kung saan ang value ang dapat idagdag sa gustong index.
Gaya ng nakikita natin, una nating ini-import ang ating NumPy library. At pagkatapos ay nagdeklara ng array ng laki na 3×6 at ipinasa ang mga integer value nito. Pagkatapos, ipinasa namin ang value na '21' sa array na nangangahulugang gusto naming iimbak ang value na '21' sa array sa '0' ng isang row at '2' ng isang column na nangangahulugang gusto naming iimbak ito sa index ng unang hilera at ang 3 rd column ng array. Pagkatapos ay i-print ang parehong mga array, ang orihinal at pati na rin ang elemento na naimbak namin sa array.
angkat numpy bilang hal.array = hal. array ( [ [ 1 , dalawa , 3 , 4 , 5 , 6 ] , [ 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ] , [ 7 , 8 , 9 , 10 , labing-isa , 12 ] ] )
array [ 0 ] [ dalawa ] = dalawampu't isa
print ( 'Display ng array:' , array )
print ( 'Ipakita ang unang row at 2 column na elemento:' , array [ 0 ] [ dalawa ] )
Gaya ng ipinapakita sa ibaba, matagumpay na na-update ang value sa array sa pamamagitan lamang ng pagdaragdag ng simpleng linya ng code na ibinigay ng NumPy package.
Konklusyon
Sa artikulong ito, ipinaliwanag namin ang iba't ibang paraan upang lumikha ng mga two-dimensional na array at kung paano namin mamanipula ang mga ito gamit ang mga built-in na function ng NumPy. Tinalakay namin kung paano namin maa-access ang mga elemento sa loob ng array at i-update ang mga ito. Binibigyang-daan kami ng Numpy na lumikha at magmanipula ng mga multi-dimensional na array sa pamamagitan ng isang linya ng code. Ang mga numpy array ay mas malinaw at mas epektibo kaysa sa mga listahan ng python.