Numpy的索引

在array中根据行数、列数或第几个的位置找到对应的值，根据位置信息进行运算处理。

一维数组

import numpy as np
A = np.arange(3,15)
print(A)
print(A[3])  # 第三个值

[ 3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]
6

二维数组

import numpy as np
A = np.arange(3,15).reshape((3,4))
print(A)

[[ 3  4  5  6]
 [ 7  8  9 10]
 [11 12 13 14]]

# 第二行 
print(A[2]) 

[11 12 13 14]

# 某个值
print(A[2][1])
print(A[2,1])

12
12

# 用：代替某行或某列的所有数
print(A[2,:])   # 第2行的所有数
print(A[:,1])   # 第1列的所有数
print(A[1,1:3]) # 第1行、第1-2列的所有数

[11 12 13 14]
[ 4  8 12]
[8 9]

使用for循环读取数据

※ 迭代每一行

for row in A:
    print(row)

[3 4 5 6]
[ 7  8  9 10]
[11 12 13 14]

※ 迭代每一列

1. 行列转置
2. 迭代转置后的每一行即原array的每一列

print(A)
print(A.T)
for column in A.T:
    print(column)

[[ 3  4  5  6]
 [ 7  8  9 10]
 [11 12 13 14]]

[[ 3  7 11]
 [ 4  8 12]
 [ 5  9 13]
 [ 6 10 14]]

[ 3  7 11]
[ 4  8 12]
[ 5  9 13]
[ 6 10 14]

※ 迭代每一个元素

用flat把array转变成一行的序列

print(A.flat)
print(A.flatten())
for item in A.flat:
    print(item)

<numpy.flatiter object at 0x7f8de203ca00>
[ 3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

Numpy学习教程来源请戳这里