NumPy में Array Indexing का मतलब है कि आप array के किसी विशेष तत्व को उस के index के माध्यम से प्राप्त कर सकते हैं। NumPy में array के प्रत्येक तत्व का एक index होता है, और array indexing का तरीका Python की सामान्य list indexing के समान होता है।
NumPy arrays में indexes 0 से शुरू होते हैं, इसका मतलब पहला तत्व index 0 पर होता है, दूसरा तत्व index 1 पर होता है, और इसी तरह से।
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
# First element
print(arr[0])
# Second element
print(arr[1])
# Third and fourth elements added together
print(arr[2] + arr[3])
2D arrays में तत्वों को एक्सेस करने के लिए हम दो index उपयोग करते हैं। पहला index पंक्ति (row) को दर्शाता है, और दूसरा index कॉलम (column) को दर्शाता है।
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])
# 1st row, 2nd column element
print('1st row, 2nd column:', arr[0, 1])
# 2nd row, 5th column element
print('2nd row, 5th column:', arr[1, 4])
3D arrays में हम तीन index का उपयोग करते हैं। यह तरीका 2D arrays की तरह ही है, लेकिन इसमें एक और dimension होता है। इसे और बेहतर समझने के लिए, इसे एक cube (घन) जैसा सोचें।
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
# Access the third element of the second array in the first array
print(arr[0, 1, 2]) # Output: 6
इस उदाहरण में, arr[0, 1, 2] का मतलब है:
Negative indexing का उपयोग array के अंत से तत्वों को एक्सेस करने के लिए किया जाता है। इससे हम array के आखिरी तत्व को आसानी से प्राप्त कर सकते हैं।
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])
# Last element from the 2nd row using negative indexing
print('Last element from 2nd row: ', arr[1, -1])
Negative indexing से हम आसानी से array के अंत से तत्वों को एक्सेस कर सकते हैं। arr[1, -1] से हम 2nd row के आखिरी तत्व (10) को प्राप्त करते हैं।