Python中的?Numpy?數組形狀改變及索引切片
1.改變數組形狀
數組的shape屬性返回一個元組，包括維度以及每個軸的元素數量，Numpy 還提供了一個reshape()方法，它可以改變數組的形狀，返回一個新的數組。
例如：
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
轉換成二維數組：
b = a.reshape((2,4))
轉換成三維數組：
c = a.reshape((2,2,2))
但是需要注意的是，修改后的數組元素個數與原數組元素個數必須是一致的，不一致會報錯。 例如執(zhí)行b = a.reshape((2,5))代碼會報“ValueError: cannot reshape array of size 8 into shape (2,5)”的錯誤。
2.索引和切片
在處理數據時，不可避免要對數據進行索引和切片，選擇數據的某幾行、某幾列數據等，Numpy 在這方面也非常強大，具體如下：
一維數組索引和切片一維數組索引和切片比較簡單，類似于Python的列表，例如：
a = np.array([1,2,3,4,5,6]) # 獲取第4個元素 a[4] # 獲取前3個元素 a[:3]
多維數組索引和切片多維數組有多個軸，那么就需要對每個軸進行索引，此處以二維數組為例：
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 獲取某一行數據（第二行） a[1] # 獲取第二行第二個數據 a[1,1]
如果取第0軸前2個元素、第1軸前2個元素，那么切片如下：
a[:2,:2]
布爾索引
Numpy 布爾索引指的是根據bool類型True和False確定的索引，例如：
a = np.arange(10) b = a<6 b
結果輸出如下：
array([ True, True, True, True, True, True, False, False, False,
False])通過結果可以看到，元素值小于6的話，布爾索引值為True，否則為False。 如果想要過濾出來符合條件的結果，而不是輸出True和False，可以使用a[b]即a[a<6]實現。
到此這篇關于Python中的 Numpy 數組形狀改變及索引切片的文章就介紹到這了,更多相關Python Numpy 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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