numpy 三个点的使用[...]
程序员文章站
2022-10-08 20:19:34
numpy [...]语法简单使用 Python numpy中切片功能与列表切片类似,但功能更加强大 本文主讲numpy中[...]的简单使用,后续工作继续补充。 ......
numpy [...]语法简单使用
python numpy中切片功能与列表切片类似,但功能更加强大
本文主讲numpy中[...]的简单使用,后续工作继续补充。
import numpy >>> a = numpy.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]]) >>> a array([[ 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10], [ 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10]]) >>> a[...,2] #表示遍历每行,2表示索引为2的所在列 array([3, 8, 3, 8]) >>> a[...,:2]#表示遍历每行,:2表示索引为<2的0,1所在的列 array([[1, 2], [6, 7], [1, 2], [6, 7]]) >>> a[...,::2]#表示遍历每行,2表示步长,选取多索引为0,2,4所在的列 array([[ 1, 3, 5], [ 6, 8, 10], [ 1, 3, 5], [ 6, 8, 10]]) a[none,...]#相当于插入维度,也想当于reshape(a,[1,4,4]) array([[[[ 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10], [ 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10]]]])
上一篇: 机器人毕竟是机器人
下一篇: 如何用charles进行https抓包