numpy中索引和切片詳解
索引和切片
一維數(shù)組
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（這就意味著，如果做任何修改，原始都會跟著更改）。
這也意味著，如果不想更改原始數(shù)組，我們需要進行顯式的復(fù)制，從而得到它的副本（.copy())。
import numpy as np #導(dǎo)入numpy arr = np.arange(10) #類似于list的range() arr Out[3]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) arr[4] #索引（注意是從0開始的） Out[4]: 4 arr[3:6] #切片 Out[6]: array([3, 4, 5]) arr_old = arr.copy() #先復(fù)制一個副本 arr_old Out[8]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) arr[3:6] = 33 arr #可以發(fā)現(xiàn)將標(biāo)量賦值給一個切片時，該值可以傳播到整個選區(qū) Out[10]: array([ 0, 1, 2, 33, 33, 33, 6, 7, 8, 9]) arr_old Out[11]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
二維數(shù)組
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（好像很難理解哈）。
arr1 = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]]) arr1[0] Out[13]: array([1, 2, 3]) arr1[1,2] Out[14]: 6
好像很難理解，是吧。
那這樣看：
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
想到了什么？咱們當(dāng)做一個平面直角坐標(biāo)系。
相當(dāng)于arr1[x,y],x相當(dāng)于行數(shù)，y相當(dāng)于列數(shù)（必須聲明，圖中x和y標(biāo)反了，但不影響理解）。
多維數(shù)組
先說明下reshape()更改形狀：
np.reshape(a,newshape,order='C')
a:array_like以一個數(shù)組為參數(shù)。
newshape:intortupleofints。整數(shù)或者元組
順便說明下，np.reshape()不更改原數(shù)組形狀（會生成一個副本）。
arr1 = np.arange(12)
arr2 = arr1.reshape(2,2,3) #將arr1變?yōu)?×2×3數(shù)組
arr2
Out[9]:
array([[[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5]],
[[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11]]])
其實多維數(shù)組就相當(dāng)于：
row * col * 列中列
那么：
arr2[0]
Out[10]:
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
arr2[1]
Out[11]:
array([[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11]])
arr2[0,1]
Out[12]: array([3, 4, 5])
arr2[0] = 23 #賦值
arr2
Out[15]:
array([[[23, 23, 23],
[23, 23, 23]],
[[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11]]])
切片索引
那么這樣也就很容易的就可以理解下面這種索引了。
切片索引把每一行每一列當(dāng)做一個列表就可以很容易的理解。
返回的都是數(shù)組。
再復(fù)雜一點：
我們想要獲得下面這個數(shù)組第一行的第2,3個數(shù)值。
arr1 = np.arange(36)#創(chuàng)建一個一維數(shù)組。
arr2 = arr1.reshape(6,6) #更改數(shù)組形狀。
Out[20]:
array([[ 0, 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, 26, 27, 28, 29],
[30, 31, 32, 33, 34, 35]])
為了得到第2,3個數(shù)，我們可以：
arr2[0,2:4] Out[29]: array([2, 3])
可以發(fā)現(xiàn)ndarray的切片其實與列表的切片是差不太多的。
我們還可以這樣：
arr2[1] #取得第2行
Out[37]: array([ 6, 7, 8, 9, 10, 11])
arr2[:,3] #取得第3列, 只有：代表選取整列（也就是整個軸）
Out[38]: array([ 3, 9, 15, 21, 27, 33])
arr2[1:4,2:4] # 取得一個二維數(shù)組
Out[40]:
array([[ 8, 9],
[14, 15],
[20, 21]])
arr2[::2,::2] #設(shè)置步長為2
Out[41]:
array([[ 0, 2, 4],
[12, 14, 16],
[24, 26, 28]])
arr3 = arr2.reshape(4,3,3)
arr3[2:,:1] = 22 #對切片表達式賦值
arr3
Out[25]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8, 9, 10, 11],
[22, 13, 14, 15, 16, 17],
[22, 19, 20, 21, 22, 23],
[22, 25, 26, 27, 28, 29],
布爾型索引
arr3 = (np.arange(36)).reshape(6,6)#生成6*6的數(shù)組
arr3
Out[35]:
array([[ 0, 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, 26, 27, 28, 29],
[30, 31, 32, 33, 34, 35]])
x = np.array([0, 1, 2, 1, 4, 5])
x == 1#通過比較運算得到一個布爾數(shù)組
Out[42]: array([False, True, False, True, False, False], dtype=bool)
arr3[x == 1] #布爾索引
Out[43]:
array([[ 6, 7, 8, 9, 10, 11],
[18, 19, 20, 21, 22, 23]])
從結(jié)果上看，布爾索引取出了布爾值為True的行。
布爾型數(shù)組的長度和索引的數(shù)組的行數(shù)（軸長度）必須一致。
布爾型數(shù)組可與切片，整數(shù)（整數(shù)序列）一起使用。
arr3[x == 1,2:]#切片
Out[44]:
array([[ 8, 9, 10, 11],
[20, 21, 22, 23]])
arr3[x == 1,-3:]#切片
Out[47]:
array([[ 9, 10, 11],
[21, 22, 23]])
arr3[x == 1,3]#整數(shù)
Out[48]: array([ 9, 21])
!= 不等于符號。
~ 負(fù)號可以對條件進行否定。logical_not()函數(shù)也可以。
x != 1
Out[49]: array([ True, False, True, False, True, True], dtype=bool)
arr3[~(x == 1)] #實際類似于取反
Out[51]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5],
[12, 13, 14, 15, 16, 17],
[24, 25, 26, 27, 28, 29],
[30, 31, 32, 33, 34, 35]])
arr3[np.logical_not(x == 1)] #作用于 ~ 相同
Out[53]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5],
[12, 13, 14, 15, 16, 17],
[24, 25, 26, 27, 28, 29],
[30, 31, 32, 33, 34, 35]])
組合多個條件，使用布爾運算符&（和），|（或）
(x == 1 ) & (x == 4)#和
Out[67]: array([False, False, False, False, False, False], dtype=bool)
(x==1)|(x==4)#或
Out[68]: array([False, True, False, True, True, False], dtype=bool)
arr3[(x==1)|(x==4)]#布爾索引
Out[71]:
array([[ 6, 7, 8, 9, 10, 11],
[18, 19, 20, 21, 22, 23],
[24, 25, 26, 27, 28, 29]])
通過以上的代碼實驗，我們也可以發(fā)現(xiàn)，布爾索引不更改原數(shù)組，創(chuàng)建的都是原數(shù)組的副本。
那這個東西能做什么呢？其他索引能做的，他基本也都可以。
比如有這樣一個數(shù)組：
arr5 = np.random.randn(4,4)#randn返回一個服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的數(shù)組。
arr5
Out[77]:
array([[-0.64670829, 1.53428435, 0.20585387, 0.42680995],
[-0.63504514, 0.54542881, -0.82163028, -0.89835051],
[-0.66770299, 0.22617913, 0.16358189, -0.75074314],
[-0.25439447, -0.96135628, -0.10552532, -1.06962358]])
我們要將arr5大于0的數(shù)值變?yōu)?0：
arr5[arr5 > 0] = 10
arr5
Out[80]:
array([[ -0.64670829, 10. , 10. , 10. ],
[ -0.63504514, 10. , -0.82163028, -0.89835051],
[ -0.66770299, 10. , 10. , -0.75074314],
當(dāng)然，布爾索引也可以結(jié)合上面的運算符來進行操作。
花式索引
花式索引（Fancy indexing），指的是利用整數(shù)數(shù)組進行索引。
第一次看到這個解釋，我是一臉懵的。
試驗后，我才理解。
arr6 = np.empty((8,4))# 創(chuàng)建新數(shù)組，只分配內(nèi)存空間，不填充值
for i in range(8):#給每一行賦值
arr6[i] = i
arr6
Out[5]:
array([[ 0., 0., 0., 0.],
[ 1., 1., 1., 1.],
[ 2., 2., 2., 2.],
[ 3., 3., 3., 3.],
[ 4., 4., 4., 4.],
[ 5., 5., 5., 5.],
[ 6., 6., 6., 6.],
[ 7., 7., 7., 7.]])
arr6[[2,6,1,7]] #花式索引
Out[14]:
array([[ 2., 2., 2., 2.],
[ 6., 6., 6., 6.],
[ 1., 1., 1., 1.],
[ 7., 7., 7., 7.]])
我們可以看到花式索引的結(jié)果，以一個特定的順序排列。
而這個順序，就是我們所傳入的整數(shù)列表或者ndarray。
這也為我們以特定的順序來選取數(shù)組子集，提供了思路。
arr6[2] Out[15]: array([ 2., 2., 2., 2.]) arr6[6] Out[17]: array([ 6., 6., 6., 6.]) arr6[1] Out[18]: array([ 1., 1., 1., 1.])
可以看到，花式索引的結(jié)果與普通索引是一致的。只不過，花式索引簡化了索引過程，而且還實現(xiàn)了按一定的順序排列。
還可以使用負(fù)數(shù)（其實類似于列表）進行索引。
arr6[[-2,-6,-1]]
Out[21]:
array([[ 6., 6., 6., 6.],
[ 2., 2., 2., 2.],
[ 7., 7., 7., 7.]])
一次傳入多個索引數(shù)組，會返回一個一維數(shù)組，其中的元素對應(yīng)各個索引元組。
有點懵。
arr7 = np.arange(35).reshape(5,7)#生成一個5*7的數(shù)組
arr7
Out[24]:
array([[ 0, 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, 26, 27],
[28, 29, 30, 31, 32, 33, 34]])
arr7[[1,3,2,4],[2,0,6,5]]
Out[27]: array([ 9, 21, 20, 33])
經(jīng)過對比可以發(fā)現(xiàn)，返回的一維數(shù)組中的元素，分別對應(yīng)（1,2）、（3,0）....
這一樣一下子就清晰了，我們傳入來兩個索引數(shù)組，相當(dāng)于傳入了一組平面坐標(biāo)，從而進行了定位。
此處，照我這樣理解的話，那么一個N維數(shù)組，我傳入N個索引數(shù)組的話，是不是相當(dāng)于我傳入了一個N維坐標(biāo)。
我試驗了下三維，是這樣的，但是以后的不知道了。誰知道求告訴。
ar = np.arange(27).reshape(3,3,3)
ar
Out[31]:
array([[[ 0, 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, 26]]])
ar[[1,2],[0,1],[2,2]]
Out[32]: array([11, 23])
那么應(yīng)該如何得到一個矩形區(qū)域呢?？梢赃@樣做：
arr7[[1,3,2,4]][:,[2,0,6,5]]
Out[33]:
array([[ 9, 7, 13, 12],
[23, 21, 27, 26],
[16, 14, 20, 19],
[30, 28, 34, 33]])
必須明白，arr7[2][3]等價于arr7[2,3]
那么上面這種得到矩形區(qū)域的方法，就相當(dāng)于行與列去了交集。
此外還可用np.ix_函數(shù)，它的作用與上面的方法類似，只不過是將兩個一維的數(shù)組轉(zhuǎn)換為了一個可以選擇矩形區(qū)域的索引器。
arr7[np.ix_([1,3,2,4],[2,0,6,5])]
Out[34]:
array([[ 9, 7, 13, 12],
[23, 21, 27, 26],
[16, 14, 20, 19],
[30, 28, 34, 33]])
通過，這些試驗，還可發(fā)現(xiàn)，花式索引將數(shù)據(jù)復(fù)制到了一個新的數(shù)組中。
總結(jié)
以上就是本文關(guān)于numpy中索引和切片詳解的全部內(nèi)容，希望對大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續(xù)參閱本站：
利用numpy實現(xiàn)一、二維數(shù)組的拼接簡單代碼示例
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