淺析NumPy 切片和索引
ndarray對象的內容可以通過索引或切片來訪問和修改，與 Python 中 list 的切片操作一樣。
ndarray 數(shù)組可以基于 0 - n 的下標進行索引，切片對象可以通過內置的 slice 函數(shù)，并設置 start, stop 及 step 參數(shù)進行，從原數(shù)組中切割出一個新數(shù)組。
import numpy as np a = np.arange(10) s = slice(2,7,2) # 從索引 2 開始到索引 7 停止，間隔為2 print (a[s])
輸出結果為：
[2 4 6]
以上實例中，我們首先通過 arange() 函數(shù)創(chuàng)建 ndarray 對象。 然后，分別設置起始，終止和步長的參數(shù)為 2，7 和 2。
我們也可以通過冒號分隔切片參數(shù) start:stop:step 來進行切片操作：
import numpy as np a = np.arange(10) b = a[2:7:2] # 從索引 2 開始到索引 7 停止，間隔為 2 print(b)
輸出結果為：
[2 4 6]
冒號 : 的解釋：如果只放置一個參數(shù)，如 [2]，將返回與該索引相對應的單個元素。如果為 [2:]，表示從該索引開始以后的所有項都將被提取。如果使用了兩個參數(shù)，如 [2:7]，那么則提取兩個索引(不包括停止索引)之間的項。
import numpy as np a = np.arange(10) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] b = a[5] print(b)
輸出結果為：
5
import numpy as np a = np.arange(10) print(a[2:])
輸出結果為：
[2 3 4 5 6 7 8 9]
import numpy as np a = np.arange(10) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] print(a[2:5])
輸出結果為：
[2 3 4]
多維數(shù)組同樣適用上述索引提取方法：
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])
print(a)
# 從某個索引處開始切割
print('從數(shù)組索引 a[1:] 處開始切割')
print(a[1:])
輸出結果為：
[[1 2 3]
[3 4 5]
[4 5 6]]
從數(shù)組索引 a[1:] 處開始切割
[[3 4 5]
[4 5 6]]
切片還可以包括省略號 …，來使選擇元組的長度與數(shù)組的維度相同。 如果在行位置使用省略號，它將返回包含行中元素的 ndarray。
import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]]) print (a[...,1]) # 第2列元素 print (a[1,...]) # 第2行元素 print (a[...,1:]) # 第2列及剩下的所有元素
輸出結果為：
[2 4 5]
[3 4 5]
[[2 3]
[4 5]
[5 6]]
以上就是淺析NumPy 切片和索引的詳細內容，更多關于NumPy 切片和索引的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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