例如,对于一个形状为(m, n)的二维数组,m表示行数,n表示列数。 2. 学习NumPy二维数组切片的基本语法 NumPy二维数组的切片语法与Python列表的切片语法类似,但需要注意的是,NumPy数组可以是多维的,因此必须明确指定每一维的切片方式。基本语法如下: python array[start_row:end_row, start_col:end_col] start_...
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) print(arr) # 从索引1返回索引5,步长为2(返回1, 3) print(arr) # 返回整个数组中的所有元素(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7) 二维数组切片 📐 对于二维数组,切片操作可以同时指定行和列的索引。例如: python import numpy as np arr = np.array([[...
a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) # 使用切片得到包含前两行中间两列的子数组 # b是一个形状(shape)为(2, 2)的二维数组: # [[2 3] # [6 7]] b = a[:2, 1:3] # 一个数组的切片是对同一种数据的一种观察视角,因此改变它的值会改变原本的数组 print(a...
print('\nar[1:3] = {0}; ar[1:3]数组轴数 = {1}'.format(ar[1:3], ar[1:3].ndim)) # 切片为两个一维数组组成的二维数组 print('\nar[2, 2] = {0}; ar[2, 2]数组轴数 = {1}'.format(ar[2, 2], ar[2, 2].ndim)) # 切片数组中的第三行第三列 → 10 print('\nar[:2...
二维数据切片 a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) print(a) print(a.size) print(a.shape) print(a.ndim) # shape有几位,他的ndim就几个 print(a[0, 3]) # 第一行第4列 print(a[:, 3]) # 第四列 print(a[0, :]) # 第一行 print(a.me...
通过切片的方式进行修改13# array[0:6:2] = -100014# #全部 正序输出15# print(array[::1])16# #全部 倒序输出17# print(array[::-1])18# #循环输出19#fori in array:20# print(i,end="\t")2122#二维数组的切片23array = np.random.randint(1,10,24).reshape(4,6)24print(array)25print(...
二维NumPy阵列的切片截面 是指从一个二维数组中选择特定的行和列,形成一个新的子数组。切片截面可以通过使用冒号(:)来指定行和列的范围。 在NumPy中,可以使用以下语法来进行切片截面操作: 代码语言:txt 复制 array_name[start_row:end_row, start_column:end_column] 其中,array_name是要进行切片截面操作的二维...
通过索引获取二维数组元素: arr = np.array([[1,2],[11,22]]) arr[0][1] 数组的切片: arr = np.arange(10) arr[3:6] 通过切片可以批量修改数据元素: arr = np.arange(10) arr[3:6] = 33 arr 要获取二维数组的元素,还有以下简化的写法: ...
在numpy数组中,切片操作可以用来选择数组的子集。切片操作会返回一个新的数组,其维度可能会发生改变。 下面是一个示例代码,展示了在numpy数组中进行切片操作时维度的改变: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 importnumpyasnp# 创建一个二维数组arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]...
(2)布尔型索引及切片 布尔型索引多用于判断筛选元素,后面我们回血pandas模块,pandas的判断方式就是源于这里,这部分虽然简单但还是有必要记一下 ar = np.arange(12).reshape(3,4) i = np.array([True,False,True]) j = np.array([True,True,False,False]) ...