numpy库中array切片操作的参数意义
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了numpy库中array切片操作的参数意义相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
看以下代码:
设a为numpy库中array的一个实例化对象,则下面这行代码
a_slice = a[row1:row2, column1:colunmn2]
是对a的切片操作,其中切片的行范围的区间为[row1,row2) 注意:这是一个左闭右开区间,列范围的区间为[column1,column2) 注意:这也是一个左开右闭区间
示例如下:
import numpy as np
a = np.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, 25]], dtype='float32')
a_slice = a[0:2, 0:2]
print('a_slice=\\n'.format(a_slice))
上面代码的运行结果如下:
a_slice=
[[1. 2.]
[6. 7.]]
Process finished with exit code 0
改变代码如下:
运行结果如下:
a_slice=
[[ 6. 7.]
[11. 12.]
[16. 17.]
[21. 22.]]
Process finished with exit code 0
再改变代码如下:
运行结果如下:
以上是关于numpy库中array切片操作的参数意义的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
从方法numpy.array()的参数意义来认识Python中常见的数据存储布局(Memory Layout)中参数KACF的意义