具体来说,切片语法的一般形式为:start:stop:step,其中start表示切片的起始位置(包含),stop表示切片的终止位置(不包含),step表示切片的步长(默认为1)。 下面是一些常见的切片语法示例及其解释: 获取数组的部分元素: 代码语言:txt 复制 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) sub_arr = arr[1:4] # 获取索...
importnumpyasnpX=np.array([[0,1,2,3],[10,11,12,13],[20,21,22,23],[30,31,32,33]])#X是一个二维数组,维度为0,1;第0层[]表示第0维;第1层[]表示第1维; 2.1 取元素X[n0,n1] 表示取第0维的第n0个元素,继续取第1维的第n1个元素。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解...
step为步长默认为1,dtype为数据类型。函数返回一个ndarry数组。 step 可以是浮点数、负数 linspace() 格式:np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) 该函数也可以用来创建等差数列数组。与arange函数不同,linspace的num参数为创建的数组元素个数,步长为(stop-start)/(num-1...
importnumpyasnpa=np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])print(a[...,1])# 第2列元素print(a[1,...])# 第2行元素print(a[...,1:])# 第2列及剩下的所有元素 输出结果为: [245][345][[23][45][56]]
切片允许你访问数组的一部分,语法为array[start:stop:step]。 9 1 2 # 访问第二个到第四个元素 slice_array=original_array[1:5]# 输出: [10 10 4 5] 2.3 高级索引 高级索引使用数组来指定索引,可以返回数组的任意子集。 9 1 2
通过冒号分隔切片参数 start:stop:step 来进行切片操作import numpy as np a = np.arange(10) b = a[2:7:2] # 从索引 2 开始到索引 7 停止,间隔为 2 print(b)输出:[2 4 6]冒号的解释:如果只放置一个参数,如[2],将返回与该索引相对应的单个元素。如果为 [2:],表示从该索引开始以后的所有项都...
slice:形式为[start:stop:step],各个字段很好理解,就不解释了 Ellipsis:即省略号...,注意在索引中只能用一次 numpy.newaxis:它其实是None的alias,可以在array中扩充一个维度 array:高级索引会用到array对象作为idx,后面会详细讲到 Indexing大体可以分为下面三类: ...
(array([1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.,10.]),1.0)[[1.][2.][3.][4.][5.][6.][7.][8.][9.][10.]] numpy.logspace numpy.logspace 函数用于创建一个于等比数列。格式如下: np.logspace(start,stop,num=50,endpoint=True,base=10.0,dtype=None) ...
是numpy模块中的一个函数,该函数可以传入一个整数类型,例如arange(10),就会返回一个类似列表的数组,其实返回类型是numpy.ndarray类型。arange生成数组列表可以这样numpy.arange(start,stop,step,dtype),例如arr = numpy.arange(2,20,3,float) array函数 也可以生成数组,与arange函数不同的是,array函数需要传入的参数...
# 作用是返回均匀分布的array,从开始到结束的数字,按照step的间隔 # 1. 生成规则是按照从start的数字开始,但是不包含stop的数字 # 2. 如果setp是整数的话,用法将会和range一样,只是一个返回的是python的list类型,一个返回的是array # 3. 如果step是非整数的话,返回的结果经常是不稳定的,最好是使用numpy.lin...