7-NumPy索引和切片是【2023北大版人工智能教程】这绝对是B站最好的人工智能教程,全程手把手教程,内容通俗易懂,快存下吧,很难在遇到了!的第8集视频,该合集共计100集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
类似于 Python 的列表切片, 使用索引 `[0-n]` 和切片 `slice(start, stop, step)` 或简写为 `[start:stop:step]` 来提取元素。单个索引 `[n]` 获取单个元素, `[n:]` 获取从 `n` 开始的所有元素, `[n:m]` 获取 `n` 至 `m-1` 的元素。省略号 `...` 保持选择维度与数组一致, 如 `a[....
1行Python代码,对话ChatGPT,网友:太方便了! Python自动化办公社区 6049 101 超级人工智能程序ChatGPT,我问了它关于宇宙,外星人,高维度的问题,它给出了意外的答案[晓涵哥来了] YCOOL 4364 13 2023年中央一号文件来啦!关于三农问题全说明! 智冬老师讲政治 1503 2 楠楠1月28日直播精彩直播片段切片(楠楠说自己...
• ndarray 是 Multidimensional Array 的缩写,中文称为多 (multi) 维 (dimensional) 数组(array)。 • 数组可以存储大量数据并在其进行数学运算,我们可以使用数组在一块数据上进行操作从而避免使用循环来操作单个元素。 1-1 一维数组 一维数组 In[ 2 ] 中是把 1,2,3 这个列表转换成一维数组。赋值定义成 ...
,以下是每个索引或切片的结果:(1)s[0]:结果是"H",表示字符串的第一个字符。(2)s[5]:结果是"!",表示字符串的第六个字符。(3)s[-1]:结果是"!",表示字符串的倒数第一个字符。(4)s[3:5]:结果是"lo",表示从索引为3(包括)到索引为5(不包括)的子字符串。(5)s[:7]:结果是"Hello!",表示从...
1、通过内置的 函数进行切片 >>>import numpy as np>>>a=np.arange(10)>>>s=slice(2,7,2)# 从索引 2 开始到索引 7 停止,间隔为2>>>a[s]array([2,4,6])>>>np.arange(10)[slice(2,7,2)]array([2,4,6]) 2、直接通过 进行切片,用法同Python对List的操作,这里不再重复 ...
1. 2. 步骤4: 切片操作 切片是提取序列中一部分的强大工具。切片的语法是序列[start:end],提取的元素包括start位置,且不包括end位置。 slice=my_list[1:4]# 获取索引从1到4的元素print(slice)# 输出: [2, 3, 4] 1. 2. 步骤5: 修改切片
索引可以通过使用数组作为索引在 numpy 中完成。在切片的情况下,返回数组的视图或浅表副本,但在索引数组中返回原始数组的副本。Numpy 数组可以用其他数组或任何其他序列索引,但元组除外。最后一个元素由 -1 索引,第二个由 -2 索引,依此类推。 # 演示索引数组使用的 Python 程序 ...
• 1. 创建 NumPy 数组 • 2. 索引和切片 • 3. 读取文件 • 4. 布尔型索引 • 5. 数组的运算 • 6. 常用函数举例 NumPy 是 Numerical Python 的简称,是 Python 科学计算的核心包,也是高性能科学计算和数据分析的基础包。 numpy特性: ...
1.3、切片(单冒号),start:end 注意:切片希望读取维度的一部分,比如 切片索引 一维度数组的切片索引 arrp[3:]的数据: [3 4] 二维度数组的切片索引 arr2d数组: [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] arr2d[:2,1:]的切片: [[2 3] [5 6]] arr2d[1,:2]的切片: [4 5] arr2d[2,:1]的切片:...