Python — доступ к элементу массива NumPy

Я использую Python впервые за долгое время и немного потерялся. У меня есть массив numPy, который выглядит так, когда я его печатаю.

Я пытаюсь получить 5 элементов из массива и сохранить их как 2 переменные, x и y.

Я попытался получить к нему доступ с помощью...

print("Item 5" + numpy_array[5])

Но это дает мне ошибку

typeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types dtype('S21') dtype('S21') dtype('S21')

python numpy

19.01.2019 16:59

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Предположим, ваш массив хранится в переменной с именем numpy_array, просто сделайте это. Поскольку ваши подмассивы содержат 2 элемента, он распаковывает значения в x и y

x, y = numpy_array[5]
print (x, y)
# (210, 553)

19.01.2019 17:01

Ответ принят как подходящий

Это другие примеры:

print("Item 5: " + str(numpy_array[5]) ) #=> Item 5: [210 553]

print("Item 5: ", numpy_array[5][0], numpy_array[5][1] ) #=> Item 5:  210 553

print("Item 5: ", numpy_array[5][0], "-" , numpy_array[5][1] ) #=> Item 5:  210 553

print (f"Item 5: {numpy_array[5][0]}, {numpy_array[5][1]}" ) #=> Item 5: 210, 553

Спасибо за них, много разных вариантов,

— 19.01.2019 20:50

19.01.2019 17:21