可以使用索引或者切片来替换 使用条件索引来替换 使用where函数来实现,仅含一个参数的形式是返回满足条件的索引位置,含三个参数是返回替换后的数组。
1、普通索引 普通索引是指使用单个整数或整数列表来索引数组中的元素。 1)单个元素索引 要访问 NumPy 数组的单个元素,可以使用单个整数索引。索引从 0 开始,表示数组的第一行第一个元素。 2)多维元素索引 2、高级索引 高级索引允许使用布尔值或数组来索引数组中的元素。 1)布尔索引 布尔索引是一种用于根据元素的...
NumPy 数组可用于表示多维数据。访问数组元素是 NumPy 中常见操作之一。 访问一维数组元素 NumPy 数组中的索引从 0 开始,这意味着第一个元素的索引为 0,第二个元素的索引为 1,依此类推。 要访问一维数组中的元素,可以使用方括号[]并指定元素的索引。 示例: importnumpyasnp # 创建一维数组 arr = np.array(...
如果提供多个索引数组,将会得到一个一维ndarray,其中包含指定坐标处元素的值。 b[(-1, 2, -1, 2), (5, 9, 1, 9)] # 返回由b[-1, 5] b[2, 9] b[-1, 1] b[2, 9]组成的一维数组 1. 输出: array([41, 33, 37, 33]) 1. 更高维数组 对于更高维数组,上面的索引方式也满足。 c = ...
第⼀节 基本索引和切⽚ numpy中数组切⽚是原始数组的视图,这意味着数据不会被复制,视图上任何数据的修改都会反映到原数组上 arr = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) arr[5] #索引 输出 5 arr[5:8] #切⽚输出:array([5, 6, 7]) ...
整数数组索引:使用整数数组作为索引,可以一次性访问多个元素 布尔索引:使用布尔数组作为索引,可以访问满足特定条件的元素 # 一维数组 l = [1,2,3,4,5,6] l[0],l[-1] # 执行结果 (1, 6) # 一维数组 n = np.array(l) n[0],n[-1]
1、传入顺序索引数组 实例 importnumpyasnpx=np.arange(32).reshape((8,4))print(x)# 二维数组读取指定下标对应的行print("---读取下标对应的行---")print(x[[4,2,1,7]]) print (x[[4,2,1,7]])输出下表为4, 2, 1, 7对应的行,输出结果为: [[0123][4567...
一般来说,当使用索引数组时返回的是一个与索引数组具有相同形状的数组,但是数组的类型和值被索引。例如,我们可以使用多维索引数组: >>> x[np.array([[1,1],[2,3]])]array([[9,9],[8,7]]) 索引多维数组 当对多维数组进行索引时,特别是对于多维索引数组,事情变得更加复杂。这些往往是更多的非理性用途,...
前面我们学习了numpy库的简单应用和数组的处理,今天来学习下数组的视图和索引。 创建数组的视图和拷贝 在学习ravel()函数的时候,我看到了视图的概念,这让我很惊讶,但是注意,这里的视图和数据库中的视图不是一样的。在numpy中,视图不是只读的。关键在于,当前处理的是共享的数组视图,还是数组数据的副本。举例来说,...
布尔索引:指的是一个由布尔值组成的数组可以作为一个数组的索引,返回的数据为True值对应位置的值。布尔值数组长度必须和数组轴索引长度一致。 #一维数组arr1=np.arange(5)"""[0 1 2 3 4]"""bool1=[True,False,False,True,False]arr1[bool1]array([0,3])#获取到下标0,3位置bool值为True的元素#二维...