การใช้ดัชนี การตัดแบ่ง และการใช้ดัชนีขั้นสูง

การทำดัชนีพื้นฐาน

import numpy as np

arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print(arr[0, 2])    # 3
print(arr[-1, -1])  # 9
print(arr[1])       # [4 5 6]

การตัดแบ่ง

import numpy as np

m = np.arange(16).reshape(4,4)
print(m[1:3, 1:3])
# [[5 6]
#  [9 10]]
print(m[::2, ::2])   # every other row and column

การทำดัชนีบูลีน (การใช้มาสก์)

import numpy as np

arr = np.array([1, -2, 3, -4, 5])
mask = arr > 0
print(mask)         # [ True False  True False  True]
print(arr[mask])    # [1 3 5]
arr[~mask] = 0      # set negatives to 0
print(arr)          # [1 0 3 0 5]

การทำดัชนีแบบเลือกด้วยอาร์เรย์จำนวนเต็ม

import numpy as np

arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
idx = np.array([0, 2, 4])
print(arr[idx])   # [10 30 50]

# 2-D fancy indexing:
m = np.arange(9).reshape(3,3)
print(m[[0,2], [0,2]])   # [m[0,0], m[2,2]] = [0, 8]

np.where สำหรับการเลือกด้วยดัชนี

import numpy as np

arr = np.array([5, 2, 8, 1, 9])
idx = np.where(arr > 4)[0]
print(idx)         # [0 2 4]
print(arr[idx])    # [5 8 9]

np.take และ np.put

import numpy as np

arr = np.array([10, 20, 30, 40])
print(np.take(arr, [1, 3]))   # [20 40]

np.put(arr, [0, 2], [99, 88])
print(arr)   # [99 20 88 40]

np.nonzero

import numpy as np

arr = np.array([[0,1,0],[2,0,3]])
rows, cols = np.nonzero(arr)
print(rows, cols)   # [0 1 1] [1 0 2]

การทำดัชนีด้วยจุดไข่ปลา

import numpy as np

arr = np.ones((2,3,4,5))
print(arr[0, ..., 2].shape)   # (3, 4) — first dim=0, last dim=2
print(arr[..., 0].shape)      # (2, 3, 4) — last dim=0

np.ix_ สำหรับการทำดัชนีแบบผลคูณภายนอก

import numpy as np

m = np.arange(25).reshape(5,5)
rows = [0, 2, 4]
cols = [1, 3]
print(m[np.ix_(rows, cols)])
# [[ 1  3]
#  [11 13]
#  [21 23]]

การกำหนดค่าให้ดัชนีแบบเลือก

import numpy as np

arr = np.zeros(5)
arr[[1, 3]] = [10, 20]
print(arr)   # [ 0. 10.  0. 20.  0.]

# Broadcast a scalar:
arr[[0, 2, 4]] = 99
print(arr)   # [99. 10. 99. 20. 99.]

ความแตกต่างระหว่างมุมมองกับสำเนาในการทำดัชนี

import numpy as np

arr = np.arange(5)
view = arr[1:4]   # view
view[0] = 99
print(arr)         # [0 99 2 3 4]

copy = arr[[1,2,3]]   # fancy → copy
copy[0] = 0
print(arr)         # unchanged

ตรวจสอบอย่างรวดเร็ว

สรุปทบทวน