Python?Numpy索引及切片的使用方法是什么

這篇文章主要介紹“Python Numpy索引及切片的使用方法是什么”的相關(guān)知識(shí)，小編通過(guò)實(shí)際案例向大家展示操作過(guò)程，操作方法簡(jiǎn)單快捷，實(shí)用性強(qiáng)，希望這篇“Python Numpy索引及切片的使用方法是什么”文章能幫助大家解決問(wèn)題。

1. 索引及切片

數(shù)組中的元素可以通過(guò)索引以及切片的手段進(jìn)行訪問(wèn)或者修改，和列表的切片操作一樣。

下面直接使用代碼進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，具體操作方式以及意義以代碼注釋為準(zhǔn)：

（1）通過(guò)下標(biāo)以及內(nèi)置函數(shù)進(jìn)行索引切片

"""
Author:XiaoMa
date:2021/12/30
"""
import numpy as np
 
a = np.arange(10)#創(chuàng)建一個(gè)從0-9的一維數(shù)組
print(a)
i = slice(2, 7, 2)#從2開(kāi)始到7結(jié)束，每隔1個(gè)元素進(jìn)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(hào)分隔參數(shù)進(jìn)行切片索引

"""
Author:XiaoMa
date:2021/12/30
"""
import numpy as np
 
a = np.arange(10)#創(chuàng)建一個(gè)從0-9的一維數(shù)組
print(a[2:7:2])#將起始、結(jié)束、步長(zhǎng)使用冒號(hào)進(jìn)行分割，表示索引切片

得到的輸出如下：

（3）對(duì)部分元素進(jìn)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(gè)從0-9的一維數(shù)組
print(a[2:5])#從2-5進(jìn)行切片

得到輸出如下：

b. 切取某一個(gè)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(gè)從0-9的一維數(shù)組
print(a[3:])#從3開(kāi)始進(jìn)行打印，直到打印完整個(gè)數(shù)組

得到輸出如下：

（4）對(duì)多維數(shù)組進(jìn)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(shù)組索引a[2:]處開(kāi)始切片：')
print(b[2:])
print('數(shù)組第二列進(jìn)行切片：')
print(b[..., 2])
print('數(shù)組第二行進(jìn)行切片：')
print(b[2, ...])
print('從第二列開(kāi)始切片：')
print(b[..., 1:])

得到輸出如下：

2. 高級(jí)索引

（1）整數(shù)數(shù)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(duì)數(shù)組(1，1)和(0，0)處的元素進(jìn)行索引切片：')
print(c)

得到輸出如下：

（2）布爾索引

通過(guò)一個(gè)布爾數(shù)組來(lái)索引目標(biāo)數(shù)組，布爾數(shù)組可以通過(guò)布爾運(yùn)算得到符合條件的數(shù)組元素。

如下我們可以提取一個(gè)數(shù)組中不小于5的數(shù)：

"""
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(shù)組中不小于5的數(shù)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(shù)數(shù)組進(jìn)行索引。花式索引根據(jù)索引數(shù)組的值作為目標(biāo)數(shù)組的某個(gè)軸的下標(biāo)來(lái)取值。對(duì)于使用一維整型數(shù)組作為索引，如果目標(biāo)是一維數(shù)組，那么索引的結(jié)果就是對(duì)應(yīng)下標(biāo)的行，如果目標(biāo)是二維數(shù)組，那么就是對(duì)應(yīng)位置的元素?；ㄊ剿饕衅灰粯樱偸菍?shù)據(jù)復(fù)制到新數(shù)組中。

"""
Author:XiaoMa
date:2021/12/30
"""
import numpy as np
 
x = np.arange(32).reshape((8, 4))
print('生成的數(shù)組為：')
print(x)
print('傳入順序索引數(shù)組：')
print(x[[4, 2, 1, 7]])
print('傳入倒序索引數(shù)組：')
print(x[[-4, -2, -1, -1]])
print('傳入多個(gè)索引數(shù)組：')
print(x[np.ix_([1, 5, 7, 2], [0, 3, 1, 2])])#輸出的是兩個(gè)向量不同維度組合的值

得到輸出如下：

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