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python numpy數(shù)組的索引和切片的操作方法

 更新時間:2018年10月20日 10:00:59   作者:Z_mirror  
NumPy 是一個 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。它是一個由多維數(shù)組對象和用于處理數(shù)組的例程集合組成的庫。這篇文章主要介紹了python numpy 數(shù)組的索引和切片,需要的朋友可以參考下

NumPy - 簡介

NumPy 是一個 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一個由多維數(shù)組對象和用于處理數(shù)組的例程集合組成的庫。

Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 開發(fā)的。 也開發(fā)了另一個包 Numarray ,它擁有一些額外的功能。 2005年,Travis Oliphant 通過將 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中來創(chuàng)建 NumPy 包。 這個開源項目有很多貢獻者。

NumPy 操作

使用NumPy,開發(fā)人員可以執(zhí)行以下操作:

•數(shù)組的算數(shù)和邏輯運算。

•傅立葉變換和用于圖形操作的例程。

•與線性代數(shù)有關(guān)的操作。 NumPy 擁有線性代數(shù)和隨機數(shù)生成的內(nèi)置函數(shù)。

numpy庫多維數(shù)組的類型和列表的類型非常類似,同樣有索引和切片功能:

索引:獲取數(shù)組中特定位置元素的過程

切片:獲取數(shù)組元素子集的過程

1.一維數(shù)組

# 準備一個數(shù)組
arr1=np.array(np.arange(9))
arr1

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

# 索引
arr[-1] #8
arr1[arr1.size-2] #7
arr1[arr1.size-9] #0 
# 切片 :[start:end:step]
arr1[1:4] #左開右閉的區(qū)間
arr1[1:5:2] #array([1,3])
arr1[::-1] # 反向取所有,-1變成了步長

2.二維數(shù)組

# 準備一個二維數(shù)組
arr2=np.array([
 np.arange(1,4),
 np.arange(5,8)
])

arr2

array([[1, 2, 3],
 [5, 6, 7]])

# 索引
arr2[0][2] # 3
arr2[0,2] # 3
# 切片
arr2[0,] # array([1,2,3]) 
arr2[0,::] # 同上
arr2[0,0:3] #array([1,2]) 

3.多維數(shù)組

arr4=np.arange(1,25).reshape(2,3,4)
arr4

array([[[ 1, 2, 3, 4],
 [ 5, 6, 7, 8],
 [ 9, 10, 11, 12]],
 [[13, 14, 15, 16],
 [17, 18, 19, 20],
 [21, 22, 23, 24]]])

arr4[1][2][2] # 23
arr4[1,1,1] #18
arr3[1,1,] # array([17,18,19,20])
arr4[1,1,::] # 同上
arr4[1,1,::-1] # array([20, 19, 18, 17])
arr4[0,1:3] 
#array([[ 5, 6, 7, 8],
  #[ 9, 10, 11, 12]])
arr4[:1,1] #array([ 6, 18])
b[1,:,2] #array([15, 19, 23])
b[1,...] 
#array([[13, 14, 15, 16],
 # [17, 18, 19, 20],
 # [21, 22, 23, 24]])
b[0,::-1,-1] #array([12, 8, 4])
b[:,:,-1][::-1][:,-1] #array([24, 12])

總結(jié)

以上所述是小編給大家介紹的python numpy數(shù)組的索引和切片的操作方法,希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問請給我留言,小編會及時回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網(wǎng)站的支持!

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