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一个原则理解numpy切片

一个原则理解numpy切片

作者: 二爺 | 来源:发表于2018-09-21 15:08 被阅读113次

转自:https://blog.csdn.net/qq_34327480/article/details/78870350

对于一维数组来说,python原生的list和numpy的array的切片操作都是相同的。无非是记住一个规则 arr_name[start: end: step],就可以了。

实例:


下面是几个特殊的例子:

[:]表示复制源列表
负的index表示,从后往前。-1表示最后一个元素。


相对于一维数组而言,二维(多维)数组用的会更多。一般语法是arr_name[行操作, 列操作]
先随机产生一个3*4的数组。

in:arr = np.arange(12).reshape((3, 4)) 
 
out:
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])
取行数据
arr[i, :] #取第i行数据
arr[i:j, :] #取第i行到第j行的数据
取列数据(注意数据格式)
in:arr[:,0] # 取第0列的数据,以行的形式返回的
out:
array([0, 4, 8])
 
in:arr[:,:1] # 取第0列的数据,以列的形式返回的
out:
array([[0],
       [4],
       [8]])
取一个数据块
# 取第一维的索引1到索引2之间的元素,也就是第二行 
# 取第二维的索引1到索引3之间的元素,也就是第二列和第三列
in:arr[1:2, 1:3] 
 
out: 
array([[5, 6]])
 
 
 # 取第一维的全部 
 # 按步长为2取第二维的索引0到末尾之间的元素,也就是第一列和第三列
in: arr[:, ::2]
 
out: 
array([[ 0,  2],
       [ 4,  6],
       [ 8, 10]]) 

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