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...
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) # 起始位置索引为1,结束位置索引为5,间隔为2 print(x[1:5:2]) # [2 4] # 若不写间隔,则默认为1 print(x[0:4]) # [1 2 3 4] # 若不写结束位置索引,则默认为最大索引值 print(x[2:]) # [3 4 5 6 7 8] # 若不写起始位置...
花式索引指的是利用整数数组进行索引。 花式索引根据索引数组的值作为目标数组的某个轴的下标来取值。 对于使用一维整型数组作为索引,如果目标是一维数组,那么索引的结果就是对应位置的元素,如果目标是二维数组,那么就是对应下标的行。 花式索引跟切片不一样,它总是将数据复制到新数组中。 一维数组 一维数组只有一个...
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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,用逗号隔开。以下例子一目了然。
01、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。
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...
1. 索引 一维与列表完全一致, 多维度同理 # 列表 l = [1,2,3,4,5,6] l[3] # 输出 # ...
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
得益于模块功能的强大,numpy的索引方式玩得很花,索引也分为常规索引和高级索引,花式索引。 numpy的索引和切片逻辑与list十分相似,基本都以index为基。 之前提到结构化数组通过"name"的方式索引,有点像pandas的列名索引,这里先不多提,整体也好理解。 你可能猜到了,numpy的索引同样从零开始。