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Python——Numpy切片和索引
Python——Numpy切片和索引
总结：用slice()函数创建切片对象[start:stop:step] 直接传入切片参数多维数组使用切片切片对象中包含 "..."
总结：
Python——Numpy切片和索引
Numpy对象可以使用 索引和切片 进行访问和修改 索引下标从 0 开始 总结：搞懂这个总结就ojbk了。^ _ ^ []中，逗号，区分的是维度，冒号：区分的是索引，省略号… 用来代替全索引长度 用slice()函数创建切片对象返回值： 切片对象 语法结构： slice(start[,stop[,step]]) 等价于 a[start:stop:step]实例： #创建一个1维数组 import numpy as np a = np.arange(20) #访问2到7，间隔为1的元素切片 s = slice(2,7,2) print(s) [start:stop:step] 直接传入切片参数 #创建一个1维数组 import numpy as np a = np.arange(20) #直接利用[::]切片访问 c = a[2]#取索引二的单个元素 c = a[2:7:1]#2~7步长为1 的元素 c2 = a[10：]#10到最后一个元素 c3 = a[:10]#开始到10 c4 = a[::-1]#取反 c5 = a[:10:-1]#从后10取反到第10个 print(c,'\n',c2,'\n',c3,'\n',c4,'\n',c5)
多维度操作 import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[:8,5,6]]) print('第2行第2个元素：',a[1,1])
切片对象 [] 中包含省略号… 作用： 使得 选择元组的长度 = 数组的维度 如果在行位置使用 … return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('第2列元素',a[::,1]) # 等价于 print('第2列元素',a[...,1]) print('第2行元素',a[1,]) #d等价于 print('第2行元素',a[1,::]) #d等价于 print('第2行元素',a[1,...]) print('第2列开始剩下的所有列\n',a[::,1:]) #等价于 print('第2列开始剩下的所有列\n',a[...,1:])
[]中，逗号，区分的是维度，冒号：区分的是索引，省略号… 用来代替全索引长度 |
以上代码，切片中没有 ，号，相当于操作了第一维度中的所有内容
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