浅谈Python多维数切片，两年经验之谈

1、数组a第0个元素（二维数组）下的所有子元素（一维数组）的第一列

import numpy as np

b=np.arange(24)

a=b.reshape(2,3,4)

print a

print a[0,:,0]

2、取所有二维数组下的每个二维数组的第0个元素（一维数组）

b=np.arange(24)

a=b.reshape(2,3,4)

10. print a

11. print'--------------------'

12. print a[:,0]

13. 结果：

14. [[ 0123]

15. [12131415]]

16. 3、取所有二维数组下面的所有一维数组的每一个一维数组的第0个元素

17. b=np.arange(24)

18. a=b.reshape(2,3,4)

19. print a

20. print'--------------------'

21. print a[:,:,0]

22. 结果：

23. [[ 048]

24. [121620]]

25. 4、取所有二维数组下面的所有一维数组的每一个一维数组的第0到2（不包含第2）个元素

26. b=np.arange(24)

27. a=b.reshape(2,3,4)

28. print a

29. print'--------------------'

30. print a[:,:,0:2]

31. 结果：

32. [[[ 01]

33. [ 45]

34. [ 89]]

35. [[1213]

36. [1617]

37. [2021]]]

38. [图片上传失败...(image-1a6bb-1629425790053)]

39. Python中的数组

40. - 用list和tuple等数据结构表示数组

41. • 一维数组 List1 = [1, 2, 3]
42. • 二维数组 Tuple1 = ([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9])

43. array模块（非内置模块）

44. • 通过array函数创建数组 array.array()
45. • 提供append、insert和read等方法

46. NumPy中的N维数组ndarray

47. • NumPy中基本的数据结构
48. • 所有元素是同一种类型
49. • 别名array（数组）
50. • 节省内存，提高CPU计算时间
51. • 有丰富的函数