Array Slicing menggunakan Python NumPy

Halo gais! Berjumpa dengan Miniblog dari Inzaghi's Blog! Kali ini kita akan membuat Program Array Slicing menggunakan Python NumPy.

Sumber Kode (Referensi) : Numpy.org, W3schools.com, dan juga menggunakan ChatGPT

Untuk Software-nya, Anda bisa menggunakan Atom, Sublime Text, PyCharm, ataupun VS Code. Bahkan Anda juga bisa menggunakan Online Compiler yang ada di Internet seperti Programiz, OneCompiler, OnlineGDB, Trinket, dll. Akan tetapi, Anda juga bisa menggunakan Jupyter Notebook agar lebih praktis.

1. Array Slicing

Mengiris dengan python berarti mengambil elemen dari satu indeks tertentu ke indeks lain.

Kami meneruskan irisan alih-alih indeks seperti ini: [start:end].

Kita juga dapat mendefinisikan langkahnya, seperti ini: [start:end:step].

• Jika kita tidak lulus start, itu dianggap 0
• Jika kita tidak meneruskan panjangnya array yang dianggap dalam dimensi itu
• Jika kita tidak lulus langkah itu dianggap 1

Inilah Contoh dari Iris elemen dari Indeks 2 ke Indeks 5 dari larik berikut :

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

Output :

[3 4 5]

Contoh mengiris Elemen dari Indeks 3 hingga akhir array :

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

Output :

[4 5 6 7]

Elemen Irisan dari awal hingga indeks 4 (tidak termasuk) :

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

Output :

[1 2 3 4 5]

2. Pemotongan Negatif (Negative Slicing)

Gunakan operator minus untuk merujuk ke indeks dari akhir.

Contoh : Iris dari indeks 3 dari ujung ke indeks 1 dari akhir.

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

Output :

[5 6]

3. STEP

Gunakan nilai step untuk menentukan langkah pemotongan.

Contoh : Return every other element from index 1 to index 5.

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

Output :

[2 4]

Kembalikan setiap elemen lain dari seluruh array :

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

Output :

[1 3 5 7]

Hasil menggunakan Jupyter Notebook :

Mohon maaf apabila ada kesalahan sedikitpun pada Kode Program ini.

Terima Kasih 😀😊😘👌👍 :)