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淺談numpy數(shù)組中冒號和負(fù)號的含義

 更新時間：2018年04月18日 09:24:23   作者：KenXuZW  
下面小編就為大家分享一篇淺談numpy數(shù)組中冒號和負(fù)號的含義，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

在實際使用numpy時，我們常常會使用numpy數(shù)組的-1維度和”:”用以調(diào)用numpy數(shù)組中的元素。也經(jīng)常因為數(shù)組的維度而感到困惑。

總體來說，”:”用以表示當(dāng)前維度的所有子模塊

“-1”用以表示當(dāng)前維度所有子模塊最后一個，”負(fù)號用以表示從后往前數(shù)的元素”

測試代碼

import numpy as np
b = np.arange(start=0, stop=24, dtype=int)
print('b.shape', b.shape)
# b.shape (24,)
b1 = b.reshape((4, 2, 3))
print('the value of b1\n', b1)
# the value of b1
# [[[ 0 1 2]
# [ 3 4 5]]
#
# [[ 6 7 8]
# [ 9 10 11]]
#
# [[12 13 14]
# [15 16 17]]
#
# [[18 19 20]
# [21 22 23]]]
print('b1[-1]\n', b1[-1])
# 從最外層的維度分解出最后一個模塊
# b1[-1]
# [[18 19 20]
# [21 22 23]]
for a in b1[-1]:
 print('s')
# 在這個模塊中有兩個小的模塊，所以程序運行兩次
# s
# s
print('b1[:-1]\n', b1[:-1])
# 從最外層的模塊中分解出除最后一個子模塊后其余的模塊
# b1[:-1]
# [[[ 0 1 2]
# [ 3 4 5]]
#
# [[ 6 7 8]
# [ 9 10 11]]
#
# [[12 13 14]
# [15 16 17]]]
for a1 in b1[:-1]:
 print('s')
# 在這個模塊中有三個小的模塊，所以程序運行兩次
# s
# s
# s
print('b1[-1:]\n', b1[-1:])
# 寫在最后一個維度的":"沒有實質(zhì)性作用，此處表示的意思和b1[-1]相同
# b1[-1:]
# [[[18 19 20]
# [21 22 23]]]
print('b1[:,-1]\n', b1[:, -1])
# 表示取出最外層的所有維度后每一個子模塊中選擇最后一個子模塊
# b1[:,-1]
# [[ 3 4 5]
# [ 9 10 11]
# [15 16 17]
# [21 22 23]]
print('b1[:,:,-1]\n', b1[:, :, -1])
# 表示取最里層維度的最后一個元素重新組成新的元組
# b1[:,:,-1]
# [[ 2 5]
# [ 8 11]
# [14 17]
# [20 23]]

以上這篇淺談numpy數(shù)組中冒號和負(fù)號的含義就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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