python array中關(guān)于[a，b，c]的使用方式

更新時間：2024年02月24日 09:24:16 作者：Melo丶

這篇文章主要介紹了python array中關(guān)于[a,b,c]的使用方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

以這樣的數(shù)據(jù)為例

list1 = np.arange(24).reshape([2,3,4])
‘'‘
 [[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[12 13 14 15]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]
  '‘'

1.[a,b,c]類型

在array中取到了位置[a,b,c]的元素，不多做解釋。

print(list1[1,1,1]) 
# 17

2.[]中含有‘：’符號

只有：時，代表取某一維度的全部元素

：前后有數(shù)字時，相當于把那維當做一個list，1：3就代表取索引1，2的元素

其中的關(guān)系給出兩個例子，大家可以思考其中的原理

print(list1[:,:,1]) # 代表取出前兩個維度的所有元素，只要第三維度的1索引元素
‘'‘
[[ 1  5  9]
 [13 17 21]]
'‘'

print(list1[:,1:3,-1]) # 取出第一個維度所有元素，第二個維度的索引1和2的元素，第三個維度倒數(shù)第一個的元素
'''
[[ 7 11]
 [19 23]]
'''

3.None出現(xiàn)的時候

None是用來增加維度的，在哪里出現(xiàn)就給哪里增加1維

print(list1)
print(list1[None]) # 相當于在最前面增加一維
print(list1[None].shape)
'''
[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[12 13 14 15]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]
[[[[ 0  1  2  3]
   [ 4  5  6  7]
   [ 8  9 10 11]]

  [[12 13 14 15]
   [16 17 18 19]
   [20 21 22 23]]]]
(1, 2, 3, 4)
'''

print(list1)
print(list1[:,:,None])
print(list1[:,:,None].shape)

‘'‘
[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[12 13 14 15]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]
[[[[ 0  1  2  3]]

  [[ 4  5  6  7]]

  [[ 8  9 10 11]]]


 [[[12 13 14 15]]

  [[16 17 18 19]]

  [[20 21 22 23]]]]
(2, 3, 1, 4)
'‘'

None的作用于np.newaxis的作用是一樣的

下面給出一個例子，大家可以體會一下：

print(list1)
print(list1[None,])
print(list1[None,].shape)
print(list1[np.newaxis,:])
print(list1[np.newaxis,:].shape)

‘'‘
[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[12 13 14 15]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]
[[[[ 0  1  2  3]
   [ 4  5  6  7]
   [ 8  9 10 11]]

  [[12 13 14 15]
   [16 17 18 19]
   [20 21 22 23]]]]
(1, 2, 3, 4)
[[[[ 0  1  2  3]
   [ 4  5  6  7]
   [ 8  9 10 11]]

  [[12 13 14 15]
   [16 17 18 19]
   [20 21 22 23]]]]
(1, 2, 3, 4)
'‘'