Numpy數(shù)組的切片索引操作
一、實驗?zāi)康?/h2>
熟練掌握numpy中切片索引的操作
二、實驗環(huán)境
- Python 3.6.1以上
- Jupyter
三、實驗內(nèi)容
練習(xí)numpy中的索引的基本操作。
四、實驗步驟
numpy提供比常規(guī)Python序列更多的索引方法，除了整合和分片，數(shù)組可以被整數(shù)數(shù)組和布爾型數(shù)組索引。本文先講一些簡單的索引。
1.一維數(shù)組索引
一維數(shù)組索引：一維數(shù)組很簡單，基本和列表一致。它們的區(qū)別在于數(shù)組切片是原始數(shù)組視圖
1.導(dǎo)入numpy，創(chuàng)建一個一維范圍為0到9的一維數(shù)組，索引下標(biāo)為4的值，索引下標(biāo)范圍為3到6的元素值，不包含下標(biāo)6。
import numpy as np arr=np.arange(10) print(arr) arr[4] arr[3:6]
2.反切片操作 創(chuàng)建一個數(shù)組a，對a進(jìn)行反向切片操作。
a=np.arange(10) print(a) a[::-1]
間隔取值
a[::2]
取數(shù)組a前5個元素
a[:5]
2.二維數(shù)組索引
二維數(shù)組索引：二維數(shù)組中，各索引位置上的元素不再是標(biāo)量，而是一維數(shù)組。
1.創(chuàng)建一個二維數(shù)組arr1，索引第0行，即下標(biāo)為0的元素
import numpy as np arr1=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) arr1[0]
索引第1行第2列即下標(biāo)為[1,2]的元素。
arr1[1,2]
3.多維數(shù)組索引
多維數(shù)組索引，多維數(shù)組里，單個索引值返回的是一個緯度低一點的數(shù)組。
1.創(chuàng)建一個6維數(shù)組arr2。
import numpy as np arr2=np.arange(36).reshape(6,6) arr2
取得arr2數(shù)組中第2行元素
arr2[1]
取得arr2數(shù)組中第3列元素
arr2[:,3]
取arr2數(shù)組中行下標(biāo)為1到3，列下標(biāo)為2到3的數(shù)組。
arr2[1:4,2:4]
取arr2數(shù)組中行列下標(biāo)步長為2的元素
arr2[::2,::2]
總結(jié)
到此這篇關(guān)于Numpy數(shù)組的切片索引操作的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Numpy數(shù)組切片索引內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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