5. 数组的布尔索引 布尔索引数组与原数组大小形状相同,利用了布尔值进行索引。布尔索引会在索引位置为True时将该索引位置取出。 importnumpyasnp#布尔类型索引a=np.arange(5);result=a[[True,False,False,True,True]];#不能用0,1代替False和True.print("输出原数列");print(a);print("输出索引为真的数列")...
1.`ndarray`对象的内容可以通过`索引`或`切片`来获取和修改,就像 Python 的内置容器对象一样。2.`一维数组`:一维数组比较简单,看起来和python列表很类似。3.`二维数组`:每个索引值对应的元素不在是一个值,而是一个一维数组4.`多维数组 importnumpyasnp a = np.arange(0,9)print('一维数组操作')print(a)p...
数组切片有一点非常重要,那就是数组切片返回的是数组数组的视图,而不是数组的副本.python列表切片是值的副本.也就是说如果改变了NumPy数组切片的值后,原始的数组值也会跟着改变. 而如果改变python列表切片的值,原列表的值并不受影响.如下: 可以看到x2_sub是x2的切片数组,当我们改变了x2_sub[0,0]的值后,x2...
Numpy中数组的访问与原生Python中list对象的访问有些类似,但是又有一定的差别。接下来我将从一维数组开始说明Numpy数组的索引方式,并逐步过渡到二维数组,紧接着到多维数组;最后还会为读者讲解一些特殊的索引方式。 1 一维数组 对于一维数组的访问,就和原生 Python 中的 list 对象访问方式一致。 importnumpyasnpa=np.a...
1.NumPy 切片 与Python 中的 list 切片操作类似,ndarray 对象也可以通过索引或者切片来进行访问与修改。 使用slice函数进行切片 切片操作可以通过内置的slice函数,定义start,stop及step参数,并使用定义好的slice从原数组中切割出一个新数组。 classslice(start,stop[,step]) ...
三维数组切片 数组元素重新赋值,语法,先筛选,再赋值 矢量计算 广播 数组索引 普通索引 一维数组索引 #一维数组索引 arr = np.array([1,2,3]) print(arr[1]) 1. 2. 3. 二维数组索引 ...
NumPy 支持多种索引和切片方式,包括基本索引、切片、高级索引等。 2.1 基本索引 基本索引允许你通过指定索引来访问数组中的单个元素。 9 1 2 # 访问第一个元素 element=original_array[0]# 输出: 1 2.2 切片 切片允许你访问数组的一部分,语法为array[start:stop:step]。
numpy数组的切片与索引操作还可以用于数据的修改。例如,我们可以通过切片操作来对数组中的部分数据进行修改,或者通过索引操作来定位并修改特定位置的数据。 除此之外,numpy数组的切片与索引操作还可以用于数据的筛选和过滤。例如,我们可以通过切片操作来选择数组中满足某些条件的数据,或者通过索引操作来选择数组中特定位置的...
(2)切片:array[起:终:步长] 在python里数据的切片都不包括“终“的数据 2.实例: 01.png (二)多维数组的索引与切片 1.说明: (1)索引: 在一位数组里,只需要一个值,就确定元素的位置, 在多维数组里,需要多个值,来确定元素的位置,数之间用逗号隔开。
我们可以对数组切片做同样的操作来看看变化 import numpy as np #这是一个2x2x3 的三维数组 arr =np.array([[[0, 1 ,2] ,[3, 4, 5]],[[6 ,7, 8],[9,10,11]],[[12,13,14],[15,16,17]]])print(arr) #打印以下结果 #我把arr三维数组中编号为“1”,和编号为“2”的数组拿了出来赋值...