Numpy 切片和索引
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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 切片和索引相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Numpy 切片索引
ndarray 对象的内容可以通过索引或者切片来修改访问
通过下标进行索引
import numpy as np
a = np.arange(10)
s = slice(2,7,2)
print(a[s])
打印如下:
[2 4 6]
通过切片进行索引、
import numpy as np
a = arange(10)
b = a[2:7:2]
print(b)
打印如下:
[2 4 6]
多维数组索引提取的方法
import numpy as np
a = np.array( [ [1, 2, 3],[3, 4, 5],[4, 5, 6] ] )
print(a)
print(‘以下为切割之后‘)
print(a[1:]) #[1:] 切割维度为1之后的所有数组
打印如下:
[ [1 2 3]
[3 4 5]
[4 5 6] ]
以下为切割之后
[ [3 4 5]
[4 5 6] ]
bool 索引
将给定参数转换为布尔类型,如果没有参数,返回 False。
import numoy as np
a = np.arange(20).reshape((2,10)) #定义1-20数组,并且定义为2行5列
b = a < 5 #条件句
print(b) #打印显示
print(a[ b ])
打印如下:
以 True False 来显示条件语句的结果
以上是关于Numpy 切片和索引的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章