Numpy 索引和切片

import numpy as np

01一維數組

一維數組的 索引和切片

a = np.arange(9)

3-7 不包括7

b = a[3:7]
print(b)

0-7步長為2

c = a[:7:2]
print(c)

下標翻轉數組

d = a[::-1]
print(d)

# 輸出結果
 [3 4 5 6]
 [0 2 4 6]
 [8 7 6 5 4 3 2 1 0]

02多維數組的切片和索引

reshape 改變數組的緯度,參數為正整數元組

a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
print(a)

# 輸出結果
 [[[ 0  1  2  3]
   [ 4  5  6  7]
   [ 8  9 10 11]]

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

多維數組的切片

b = a[0,0,0]  
print(b)

輸出結果
 0  
c = a[:,0,0]
print(c)  

輸出結果
 [ 0 12]
d = a[0]
print(d)

輸出結果
 [[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]
e = a[0,:,:] #等價于e = a[0,...]   多個冒號等價于...
print(e)

 輸出結果
 [[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]
f = a[0,1]
print(f)

輸出結果
[4 5 6 7]
g = a[0,1,::2]
print(g)

輸出結果
[4 6]
h = a[...,1]
print(h)

輸出結果
[[ 1  5  9]
 [13 17 21]]
i = a[:,1]
print(i)

 輸出結果
 [[ 4  5  6  7]
  [16 17 18 19]]
j = a[0,:,-1]
print(j)

輸出結果
[ 3  7 11]
k = a[0,:,1]
print(k)

輸出結果
[1 5 9]
l = a[0,::-1,-1]
print(l)

輸出結果
[11  7  3]
m = a[0,::2,-1]
print(m)

輸出結果
[ 3 11]
n = a[::-1]
print(n)

輸出結果
 [[[12 13 14 15]
   [16 17 18 19]
   [20 21 22 23]]

  [[ 0  1  2  3]
   [ 4  5  6  7]
   [ 8  9 10 11]]]
最后編輯于
?著作權歸作者所有,轉載或內容合作請聯系作者
平臺聲明:文章內容(如有圖片或視頻亦包括在內)由作者上傳并發布,文章內容僅代表作者本人觀點,簡書系信息發布平臺,僅提供信息存儲服務。

推薦閱讀更多精彩內容

  • # -*- coding: utf-8 -*- #向量相加-Python def pythonsum(n): a ...
    小豆角lch閱讀 418評論 0 1
  • NumPy是Python中關于科學計算的一個類庫,在這里簡單介紹一下。 來源:https://docs.scipy...
    灰太狼_black閱讀 1,252評論 0 5
  • import numpy as np 創建ndarray data1 = [6,7.5, 8, 0, 1]arr1...
    陸文斌閱讀 726評論 0 1
  • 先決條件 在閱讀這個教程之前,你多少需要知道點python。如果你想從新回憶下,請看看Python Tutoria...
    舒map閱讀 2,602評論 1 13
  • 我覺得青春想一種殘疾'你對世界無能為力'而世界對你也殘酷不堪.
    超好聽的微博名Agony閱讀 146評論 0 0