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NumPy 索引和切片的用法总结

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-28 22:32:09 36 4
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这篇CFSDN的博客文章NumPy 索引和切片的用法总结由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

参考NumPy官方文档，总结NumPy索引和切片，可以看到它们相比Python更加方便、简介和强大.

NumPy 索引和切片的用法总结

索引和切片 。

您可以使用与切片 Python列表相同的方法，对NumPy数组进行索引和切片.

  1. >>> data = np.array([1, 2, 3]) 
  2.  
  3. >>> data[1] 
  4. 2 
  5. >>> data[0:2] 
  6. array([1, 2]) 
  7. >>> data[1:] 
  8. array([2, 3]) 
  9. >>> data[-2:] 
  10. array([2, 3]) 

你可以这样想象:

NumPy 索引和切片的用法总结

您可能需要获取数组的一部分或特定数组元素，以便在进一步分析或其他操作中使用。为此，需要对数组进行子集、切片和/或索引.

如果您想从数组中选择满足特定条件的值，那么NumPy很简单.

例如，如果从这个数组开始:

  1. >>> a = np.array([[1 , 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) 

可以轻松打印数组中小于5的所有值.

  1. >>> print(a[a < 5]) 
  2. [1 2 3 4] 

例如，还可以选择等于或大于5的数字，并使用该条件对数组进行索引.

  1. >>> five_up = (a >= 5) 
  2. >>> print(a[five_up]) 
  3. [ 5  6  7  8  9 10 11 12] 

可以选择可被2整除的元素:

  1. >>> divisible_by_2 = a[a%2==0] 
  2. >>> print(divisible_by_2) 
  3. [ 2  4  6  8 10 12] 

或者可以使用&和|运算符选择满足两个条件的元素:

  1. >>> c = a[(a > 2) & (a < 11)] 
  2. >>> print(c) 
  3. [ 3  4  5  6  7  8  9 10] 

还可以使用逻辑运算符&和 |返回布尔值，指定数组中的值是否满足特定条件。这对于包含名称或其他分类值的数组很有用.

  1. >>> five_up = (a > 5) | (a == 5) 
  2. >>> print(five_up) 
  3. [[False False False False] 
  4.  [ True  True  True  True] 
  5.  [ True  True  True True]] 

还可以使用np.nonzero()从数组中选择元素或索引.

从这个数组开始:

  1. >>> a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) 

可以使用np.nonzero()打印元素的索引，例如，小于5:

  1. >>> b = np.nonzero(a < 5) 
  2. >>> print(b) 
  3. (array([0, 0, 0, 0]), array([0, 1, 2, 3])) 

在本例中，返回了一个数组元组：每个维度一个。第一个数组表示找到这些值的行索引，第二个数组表示找到这些值的列索引.

如果要生成元素所在的坐标列表，可以压缩数组，遍历坐标列表，然后打印它们。例如:

  1. >>> listlist_of_coordinates= list(zip(b[0], b[1])) 
  2.  
  3. >>> for coord in list_of_coordinates: 
  4. ...     print(coord) 
  5. (0, 0) 
  6. (0, 1) 
  7. (0, 2) 
  8. (0, 3) 

还可以使用np.nonzero()打印数组中小于5的元素，并使用:

  1. >>> print(a[b]) 
  2. [1 2 3 4] 

如果要查找的元素在数组中不存在，则返回的索引数组将为空。例如:

  1. >>> not_there = np.nonzero(a == 42) 
  2. >>> print(not_there) 
  3. (array([], dtype=int64), array([], dtype=int64)) 

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3NTkyMjA4NA==&mid=2247501920&idx=1&sn=107e017ce454051b4a3593f4074ec122&chksm=eb7fe5abdc086cbdb26a966fd20b3460bfa952014e619a1a422de24f737527036920b9c833da&mpshare=1&s 。

最后此篇关于NumPy 索引和切片的用法总结的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于NumPy 索引和切片的用法总结的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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