Python Numpy學習之索引及切片的使用方法
更新時間：2022年01月10日 09:32:47 作者：一馬歸一碼
數組中的元素可以通過索引以及切片的手段進行訪問或者修改，和列表的切片操作一樣。本文將詳細為大家介紹一下Python中的科學計算庫-Numpy的索引及切片的使用方法
1. 索引及切片
數組中的元素可以通過索引以及切片的手段進行訪問或者修改，和列表的切片操作一樣。
下面直接使用代碼進行實現，具體操作方式以及意義以代碼注釋為準：
（1）通過下標以及內置函數進行索引切片
""" Author:XiaoMa date:2021/12/30 """ import numpy as np a = np.arange(10)#創(chuàng)建一個從0-9的一維數組 print(a) i = slice(2, 7, 2)#從2開始到7結束，每隔1個元素進行索引，即start為1，stop為7，step為2 print(a[i])
得到的輸出如下：
（2）使用冒號分隔參數進行切片索引
""" Author:XiaoMa date:2021/12/30 """ import numpy as np a = np.arange(10)#創(chuàng)建一個從0-9的一維數組 print(a[2:7:2])#將起始、結束、步長使用冒號進行分割，表示索引切片
得到的輸出如下：
（3）對部分元素進行索引并切片
a. 切取中間的一段
""" Author:XiaoMa date:2021/12/30 """ import numpy as np a = np.arange(10)#創(chuàng)建一個從0-9的一維數組 print(a[2:5])#從2-5進行切片
得到輸出如下：
b. 切取某一個元素后的全部
""" Author:XiaoMa date:2021/12/30 """ import numpy as np a = np.arange(10)#創(chuàng)建一個從0-9的一維數組 print(a[3:])#從3開始進行打印，直到打印完整個數組
得到輸出如下：
（4）對多維數組進行索引切片
"""
Author:XiaoMa
date:2021/12/30
"""
import numpy as np
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print('從數組索引a[2:]處開始切片：')
print(b[2:])
print('數組第二列進行切片：')
print(b[..., 2])
print('數組第二行進行切片：')
print(b[2, ...])
print('從第二列開始切片：')
print(b[..., 1:])
得到輸出如下：
2. 高級索引
（1）整數數組索引
"""
Author:XiaoMa
date:2021/12/30
"""
import numpy as np
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
c = b[[1, 0], [1, 0]]
print('對數組(1，1)和(0，0)處的元素進行索引切片：')
print(c)
得到輸出如下：
（2）布爾索引
通過一個布爾數組來索引目標數組，布爾數組可以通過布爾運算得到符合條件的數組元素。
如下我們可以提取一個數組中不小于5的數：
"""
Author:XiaoMa
date:2021/12/30
"""
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3, 5], [6, 9, 2, 0], [9, 3, 2, 7]])
print('數組中不小于5的數如下：')
print(a[a >= 5])
得到輸出如下：
（3）花式索引
花式索引指的是利用整數數組進行索引?；ㄊ剿饕鶕饕龜到M的值作為目標數組的某個軸的下標來取值。對于使用一維整型數組作為索引，如果目標是一維數組，那么索引的結果就是對應下標的行，如果目標是二維數組，那么就是對應位置的元素?；ㄊ剿饕衅灰粯?，它總是將數據復制到新數組中。
"""
Author:XiaoMa
date:2021/12/30
"""
import numpy as np
x = np.arange(32).reshape((8, 4))
print('生成的數組為：')
print(x)
print('傳入順序索引數組：')
print(x[[4, 2, 1, 7]])
print('傳入倒序索引數組：')
print(x[[-4, -2, -1, -1]])
print('傳入多個索引數組：')
print(x[np.ix_([1, 5, 7, 2], [0, 3, 1, 2])])#輸出的是兩個向量不同維度組合的值
得到輸出如下：
到此這篇關于Python Numpy學習之索引及切片的使用方法的文章就介紹到這了,更多相關Python Numpy索引 切片內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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