**NumPy** में Array Slicing का मतलब है कि आप एक array से कुछ हिस्सों को (subarrays) निकाल सकते हैं। यह वही तरीका है जो Python की सामान्य list slicing में उपयोग होता है। Slicing का उपयोग करने से आप किसी array के एक विशेष हिस्से को आसानी से प्राप्त कर सकते हैं।
Slicing को हम इस प्रकार करते हैं: [start:end], जहाँ:
step भी जोड़ सकते हैं: [start:end:step]। यदि start नहीं दिया जाता है तो यह 0 मानी जाती है, यदि end नहीं दिया जाता तो यह array की length को माना जाता है और step की default value 1 होती है।
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
# Slice from index 1 to index 5
print(arr[1:5]) # Output: [2 3 4 5]
यहां हम index 1 से लेकर index 5 तक के तत्वों को slice कर रहे हैं, ध्यान दें कि end index को शामिल नहीं किया जाता है।
# Slice from index 4 to the end
print(arr[4:]) # Output: [5 6 7]
# Slice from the beginning to index 4 (not included)
print(arr[:4]) # Output: [1 2 3 4]
Negative slicing का उपयोग array के अंत से slicing करने के लिए किया जाता है। इसे हम -1 से लेकर तत्वों को एक्सेस कर सकते हैं।
# Slice from index 3 from the end to index 1 from the end
print(arr[-3:-1]) # Output: [5 6]
Step value का उपयोग हमें slicing में हर दूसरे (या किसी अन्य) तत्व को प्राप्त करने में मदद करता है। हम इसे [start:end:step] में सेट कर सकते हैं।
# Return every other element from index 1 to 5
print(arr[1:5:2]) # Output: [2 4]
# Return every other element from the entire array
print(arr[::2]) # Output: [1 3 5 7]
2D arrays में slicing के लिए हम एक row और एक column दोनों को index कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप 2D array के किसी विशेष हिस्से को निकालने के लिए row और column index का उपयोग कर सकते हैं।
arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])
# From the second row, slice elements from index 1 to index 4
print(arr[1, 1:4]) # Output: [7 8 9]
# From both rows, return index 2
print(arr[0:2, 2]) # Output: [3 8]
# From both rows, slice index 1 to index 4 (not included)
print(arr[0:2, 1:4]) # Output: [[2 3 4] [7 8 9]]