{"id":138,"date":"2023-02-20T08:00:00","date_gmt":"2023-02-20T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/?p=138"},"modified":"2023-05-24T20:09:40","modified_gmt":"2023-05-24T23:09:40","slug":"indexacao-de-array-python-com-a-biblioteca-numpy","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/indexacao-de-array-python-com-a-biblioteca-numpy\/","title":{"rendered":"Indexa\u00e7\u00e3o de array Python com a biblioteca NumPy"},"content":{"rendered":"\n

A indexa\u00e7\u00e3o de array feita com a biblioteca Numpy na linguagem Python \u00e9 feita <\/strong>de uma forma bem simples somente indicando qual o elemento que gostaria de acessar conforme o numero do elemento de array. <\/p>\n\n\n\n

O acesso a um elemento de array \u00e9 referindo-se ao seu n\u00famero de \u00edndice. \u00cdndices de matrizes com a biblioteca NumPy come\u00e7am com zero, o que significa que o primeiro elemento tem \u00edndice 0, o segundo tem \u00edndice 1 e assim por diante.<\/p>\n\n\n\n

No exemplo abaixo iremos acessar o primeiro indice que \u00e9 0, na qual o valor deste indice \u00e9 4.<\/p>\n\n\n\n

import numpy as np\nvetor = np.array([4, 5, 6, 10])\nprint(vetor[0])<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Se caso do exemplo acima acessamos o segundo indice que \u00e9 1, o valor deste indice ser\u00e1 5 e assim por diante <\/p>\n\n\n\n
Para acessar os elementos das matrizes 2D, podemos usar n\u00fameros inteiros separados por v\u00edrgula representando a dimens\u00e3o e o \u00edndice do elemento. Pense em arrays bidimensionais como um array de linhas e colunas, onde uma dimens\u00e3o representa uma linha e um \u00edndice representa uma coluna. <\/p>\n\n\n\n
Veja o exemplo abaixo, estamos acessando a primeira linha que \u00e9 o indice 0, e a segunda coluna que \u00e9 o indece 1.<\/p>\n\n\n\n
import numpy as np\nmatriz = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])\nprint('Segundo elemento da primeira linha: ', matriz[0, 1])<\/code><\/pre>\n\n\n\n
O valor dos dois pontos na matriz do c\u00f3digo acima e igual a 2.<\/p>\n\n\n\n
Para acessar os<\/strong> elementos de matrizes tridimensionais,<\/strong> podemos usar n\u00fameros<\/strong> inteiros separados por v\u00edrgula representando as dimens\u00f5es e o \u00edndice do elemento.<\/p>\n\n\n\n
Veja o exemplo abaixo, temos duas matrizes 3×3.<\/p>\n\n\n\n
import numpy as np\nmatrizes = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])\nprint(matrizes[0, 1, 2])<\/code><\/pre>\n\n\n\n
No exemplo do c\u00f3digo acima estamos acessando a primeira matriz que \u00e9 o indice 0, desta matriz estamos acessando a segunda linha, que \u00e9 o indice 1 e por ultimo estamos acessando a ultima coluna desta matriz que \u00e9 o indice 2. O resultado final ser\u00e1 o valor 6.<\/p>\n\n\n\n
Se quiser conhecer um pouco sobre a biblioteca numpy, veja a playlist dos canais do site no link abaixo:<\/p>\n\n\n\n
Playlist Numpy<\/a><\/p>\n\n\n\n
Caso queira se aprofundar nesta area de desenvolvimento em Python para ci\u00eancia de dados, veja este curso publicado na Udemy do Professor Eder Carlos Fernandes, este curso foi feito especialmente para quem esta come\u00e7ando na area de ci\u00eancia de dados com Python, segue o link abaixo:<\/p>\n\n\n\n
Introdu\u00e7\u00e3o a ci\u00eancia de dados com Python \u2013 Autor: Prof. Eder Carlos Fernandes.<\/a><\/p>\n\n\n\n
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Um grande abra\u00e7o a todos<\/p>\n\n\n\n
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