python数据分析-numpy模块基础知识（3）

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前面已经介绍了numpy的一些基础知识：
numpy模块基础知识(1)
numpy模块基础知识(2)

#今天这一篇文章主要介绍的是array的索引以及array的迭代#
首先，注意索引是从0开始的，存在第0行第0列
array[m,n] 表示提取第m行n列的元素，符号“：”则类似于python列表中的切片功能，“左闭右开”

1. array的索引

①提取单行或者单列，array[m:]以及array[:n]分别表示提取第m行，第n列

import numpy as np
A=np.arange(3,15).reshape((3,4))
print(A)
print(A[1,:])   #表示第1行整行，或者直接A[1]也行
print(A[:,1])   #第1列整列

运行结果：

[[ 3  4  5  6]
 [ 7  8  9 10]
 [11 12 13 14]]
[ 7  8  9 10]
[ 4  8 12]

②利用array[m,n] 提取第m行n列的元素

import numpy as np
A=np.arange(3,15).reshape((3,4))
print(A)
print(A[2,1])  #第2行第1列的数

运行结果：

[[ 3  4  5  6]
 [ 7  8  9 10]
 [11 12 13 14]]
12

③运用到切片符号：

import numpy as np
A=np.arange(3,15).reshape((3,4))
print(A)
print(A[1,1:2])#1:2左要取右不用取，取第一行第一列的数，为8
print(A[1,1:3])#取第1行第1,2列的数，为8,9

运行结果：

[[ 3  4  5  6]
 [ 7  8  9 10]
 [11 12 13 14]]
[8]
[8 9]

2. array的迭代

主要运用for循环语句对array进行迭代，意思就是取出每一行，每一列或者每个元素。
①迭代矩阵的行，直接对原矩阵进行for遍历每一行

import numpy as np
A=np.arange(3,15).reshape((3,4))
print(A)
for row in A:
    print(row) #对原矩阵迭代行

运行结果：

[[ 3  4  5  6]
 [ 7  8  9 10]
 [11 12 13 14]]   #原矩阵
[3 4 5 6]
[ 7  8  9 10]
[11 12 13 14]   #取出每一行

②迭代矩阵的列，要先将原矩阵进行转置，使得行变列，列变行，这样再进行遍历取出的就是原矩阵的列啦。

import numpy as np
A=np.arange(3,15).reshape((3,4))
print(A)
for column in A.T:#先对原矩阵进行转置（行变列，列变行了）
    print(column)

运行结果：

[[ 3  4  5  6]
 [ 7  8  9 10]
 [11 12 13 14]]   #原矩阵
[ 3  7 11]
[ 4  8 12]
[ 5  9 13]
[ 6 10 14] #取出每一列

③迭代每一项，先利用flatten()将原矩阵变成一维数组再进行遍历

import numpy as np
A=np.arange(3,15).reshape((3,4))
print(A)
print(A.flatten()) #打印出一维数组
for item in A.flatten():
    print(item) #对原矩阵迭代每一项

运行结果：

  [[ 3  4  5  6]
 [ 7  8  9 10]
 [11 12 13 14]]   #原矩阵
[ 3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]  #利用flatten()变成一维数组
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14 #取出每一项

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