(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]) print(ar) print(i) print(j) print(ar[i,...
1importnumpy as np2# 一维数组 切片3# array = np.arange(10)**34# print(array)5# #获取第三个元素6# print(array[2])7# #获取第三到第五个元素8# print(array[2:5])9# #获取前6个中 从第一个开始,步长为210# print(array[0:6:2])11# print(array[:6:2])#0可以省略12# # 通过切...
print(arr[1:5])# 输出:array([2, 3, 4]) # 从头到尾,每隔一个元素 print(arr[::2])# 输出:array([1, 3, 5, 7, 9]) # 从倒数第三个元素到倒数第一个元素 print(arr[-3:-1])# 输出:array([8, 9]) 二维数组切片 要从二维数组中提取子集,可以使用逗号分隔的两个索引,每个索引表示相应...
下面是演示对多维数组进行访问和切片。 访问一个具体元素可以用a[1][1]这种,也可以用a[1,1]。 还有一些所谓的高级索引: 这个需要解释一下,x[[0,1,2],[0,1,0]]和np.array([x[0,0],x[1,1],x[2,0]])的结果是一样的,两个列表的元素是对应的,逗号前面是行,后面是列。 rows = np.array([[...
多维数组的切片操作 对于多维数组,我们可以对每个维度分别进行切片操作。以下是一个二维数组切片的例子: python 复制代码 # 创建一个二维数组 arr_2d = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11]]) # 选择第一行到第三行(不包含第三行),以及第二列到第三列(不包含第三...
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]...
二维切片的使用 #切片的使用,[行进行切片,列进行切片] 即[start:stop:step,start:stop:step] #获取所有行 print(a[:,:]) #结果: [[ 0 1 2] [ 3 4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] #获取所有行,部分列 {所有行,第二列} print(a[:,1]) #结果:[ 1 4 7 10] #获取所有行,部分列 {所有...
也许你生成了这些数据,或者使用自己的代码加载了这个数据表,现在你有一个二维列表(列表中的每一项是一个列表)。每个列表代表一个新的观察点。 还是可以通过调用 array( )函数将二维列表转换为NumPy数组。 代码语言:js 复制 # two dimensional example from numpyimportarray ...
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: ...
arr=np.array([[1,2,3],[2,2,3]]) 首先而我们来看一下基本的四则运算: 这张图中我们可以看出两点,首先是Numpy当中的数组重载了四则运算符,我们可以直接通过加减乘除进行计算。第二点是Numpy自动替我们做了映射,虽然我们运算操作的对象是数组本身,但是Numpy自动替我们映射到了其中的每一个元素。