[Python知识库]玩转NumPy——NumPy数组的切片和索引

NumPy数组可以基于 0 ~n?的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割出一个新数组。

eg:

import numpy as np
a=np.arange(0,9)
s=slice(1,7,2)  #从索引1开始，到索引7结束（不包含7），步长为2
print(a)
print(a[s])

result：
[0 1 2 3 4 5 6 7 8]
[1 3 5]

我们也可以通过冒号“：”进行切片操作，array[start：stop：step]。start：开始索引；stop：结束索引；step：步长?。

eg:

b=a[2:7:2]   #从索引2开始，到索引7结束（不包含7），步长为2
print(b)

result:
[2 4 6]

冒号?:?的解释：如果只放置一个参数，如?[2]，将返回与该索引相对应的单个元素。如果为?[2:]，表示从该索引开始以后的所有项都将被提取。如果使用了两个参数，如?[2:7]，那么则提取两个索引(不包括停止索引)之间的项。

eg:

a=np.arange(0,9)
b=a[3]
c=a[6:]
d=a[2:5]   #步长默认为1
print("a=",a)
print("b=",b)
print("c=",c)
print("d=",d)


result:
a= [0 1 2 3 4 5 6 7 8]
b= 3
c= [6 7 8]
d= [2 3 4]

多维数组同样适用上述方法

eg:

import numpy as np
 
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

# 从某个索引处开始切割
print('从数组索引 a[1:] 处开始切割')
print(a[1:])

result:
从数组索引 a[1:] 处开始切割
[[4 5 6]
 [7 8 9]]

?切片还可以包括省略号?…，来使选择元组的长度与数组的维度相同。 如果在行位置使用省略号，它将返回包含行中元素的numpy数组。

a=np.array([[1,2,3],
            [4,5,6],
            [7,8,9]])
print(a[...,1])    #第2列元素
print(a[1,...])    #第2行元素
print(a[...,1:])   #第2列及后面所有列的元素组成的数组

result：
第二列元素
[2 5 8]
第二行元素
[4 5 6]
第2列及后面所有列的元素组成的数组
[[2 3]
 [5 6]
 [8 9]]

?

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