NumPy库学习 NumPy数组的索引和切片
程序员文章站
2022-07-03 20:34:25
参考链接: NumPy官网参考链接: NumPy: the absolute basics for beginners参考链接: Quickstart tutorial参考链接: Broadcasting广播参考链接: NumPy 中文教程 参考链接: Python数据分析与展示...
参考链接: NumPy官网
参考链接: NumPy: the absolute basics for beginners
参考链接: Quickstart tutorial
参考链接: Broadcasting广播
参考链接: NumPy 中文教程
参考链接: Python数据分析与展示
数组的索引和切片
索引:获取数组中特定位置元素的过程
切片:获取数组元素子集的过程
实验结果展示如下:
>>>
>>>
>>> a = np.array([9,8,7,6,5])
>>> a[2]
7
>>> a[4]
5
>>> a[1:4:2]
array([8, 6])
>>> a[::-1]
array([5, 6, 7, 8, 9])
>>> a
array([9, 8, 7, 6, 5])
>>> a = np.arange(24).reshape((2,3,4))
>>> a
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]]])
>>> a[1,2,3]
23
>>> a[0,1,2]
6
>>> a[-1,-2,-3]
17
>>> a
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]]])
>>> a[:,1,-3]
array([ 5, 17])
>>> a[:,1:3,:]
array([[[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]]])
>>> a[:,:,::2]
array([[[ 0, 2],
[ 4, 6],
[ 8, 10]],
[[12, 14],
[16, 18],
[20, 22]]])
>>>
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