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。 复制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 输出: 复制array([41,33,37,33]) 更高维数组 对于更高维数组,上面的索引方式也满足。 复制c = b.reshape(4...
其中,1是行索引,3是列索引,中间用逗号隔开,事实上,Python会将它们看成一个元组(1,3),然后按照顺序进行对应。 可以利用索引给它赋值: In [29]: a[1, 3] = -1 a 1. 2. Out[29]: array([[ 0, 1, 2, 3], [10, 11, 12, -1]]) 1. 2. 事实上,我们还可以使用单个索引来索引一整行内容:...
NumPy学习笔记(3.1)基础索引 一、单个元素索引 数组与Python的其他序列一样,使用方括号进行索引。 1.一维索引 >>> a = np.arange(2,7) >>> a array([2, 3, 4, 5, 6]) >>> a[0] # 0 为第一个元素 2 >>> a[-2] # -2 为倒数第二个元素 5 2.多维索引 依然使用一对方括号,多个维度之间...
布尔索引 np.ix_ 欢迎关注公众号【Python开发实战】, 获取更多内容! 工具-numpy numpy是使用Python进行数据科学的基础库。numpy以一个强大的N维数组对象为中心,它还包含有用的线性代数,傅里叶变换和随机数函数。 一维ndarray 导入numpy import numpy as np 一维ndarray的访问和常规的Python数组类似。 a = np.array...
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...
NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外,数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。整数数组索引 以下实例获取数组中(0,0),(1,1)和(2,0)位置处的元素。实例 import numpy as np x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) y = x[[0,1,2],...
5. 查找最小值和最大值的索引 NumPy提供了专门用于查找最小值和最大值索引的函数。 5.1 使用numpy.argmin() importnumpyasnp arr=np.array([5,2,8,1,9,3,7])min_index=np.argmin(arr)print("numpyarray.com: Index of minimum value:",min_index) ...
NumPy 切片和索引 ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改,与 Python 中 list 的切片操作一样。 ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引,切片对象可以通过内置的 slice 函数,并设置 start, stop 及 step 参数进行,从原数组中切割出一个新数组。 实例
二、布尔索引 numpy给我们带来的最神奇的操作其实是布尔数组索引方法。 使用布尔数组进行索引,其实就是我们显式地选择数组中需要哪些项,不需要哪些项。 最自然的方法是使用与原始数组形状相同的布尔数组进行筛选过滤: >>> a = np.arange(12).reshape(3,4)>>> b = a > 4 ...