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淺析NumPy 切片和索引

 更新時間：2020年09月02日 10:46:37   作者：菜鳥教程  
這篇文章主要介紹了NumPy 切片和索引的相關(guān)資料，幫助大家更好的理解和學習NumPy的相關(guān)知識，感興趣的朋友可以了解下。

ndarray對象的內(nèi)容可以通過索引或切片來訪問和修改，與 Python 中 list 的切片操作一樣。

ndarray 數(shù)組可以基于 0 - n 的下標進行索引，切片對象可以通過內(nèi)置的 slice 函數(shù)，并設(shè)置 start, stop 及 step 參數(shù)進行，從原數(shù)組中切割出一個新數(shù)組。

import numpy as np
 
a = np.arange(10)
s = slice(2,7,2)  # 從索引 2 開始到索引 7 停止，間隔為2
print (a[s])

輸出結(jié)果為：

[2 4 6]

以上實例中，我們首先通過 arange() 函數(shù)創(chuàng)建 ndarray 對象。 然后，分別設(shè)置起始，終止和步長的參數(shù)為 2，7 和 2。

我們也可以通過冒號分隔切片參數(shù) start:stop:step 來進行切片操作：

import numpy as np
 
a = np.arange(10) 
b = a[2:7:2]  # 從索引 2 開始到索引 7 停止，間隔為 2
print(b)

輸出結(jié)果為：

[2 4 6]

冒號 : 的解釋：如果只放置一個參數(shù)，如 [2]，將返回與該索引相對應(yīng)的單個元素。如果為 [2:]，表示從該索引開始以后的所有項都將被提取。如果使用了兩個參數(shù)，如 [2:7]，那么則提取兩個索引(不包括停止索引)之間的項。

import numpy as np
 
a = np.arange(10) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
b = a[5] 
print(b)

輸出結(jié)果為：

5

import numpy as np
 
a = np.arange(10)
print(a[2:])

輸出結(jié)果為：

[2 3 4 5 6 7 8 9]

import numpy as np
 
a = np.arange(10) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
print(a[2:5])

輸出結(jié)果為：

[2 3 4]

多維數(shù)組同樣適用上述索引提取方法：

import numpy as np
 
a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])
print(a)
# 從某個索引處開始切割
print('從數(shù)組索引 a[1:] 處開始切割')
print(a[1:])

輸出結(jié)果為：

[[1 2 3]
[3 4 5]
[4 5 6]]
從數(shù)組索引 a[1:] 處開始切割
[[3 4 5]
[4 5 6]]

切片還可以包括省略號 …，來使選擇元組的長度與數(shù)組的維度相同。 如果在行位置使用省略號，它將返回包含行中元素的 ndarray。

import numpy as np
 
a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]]) 
print (a[...,1])  # 第2列元素
print (a[1,...])  # 第2行元素
print (a[...,1:]) # 第2列及剩下的所有元素

輸出結(jié)果為：

[2 4 5]
[3 4 5]
[[2 3]
[4 5]
[5 6]]

以上就是淺析NumPy 切片和索引的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于NumPy 切片和索引的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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