importnumpyasnp arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])slice_arr=arr[0:2,1:3]print(slice_arr) Python Copy Output: 示例代码4:三维数组切片 importnumpyasnp arr=np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]])slice_arr=arr[:,1,:]print(slice_arr) Python Copy Output: 3...
So my first NumPy array has two elements, 2 and 4. 所以我的第一个NumPy数组有两个元素,2和4。 I’m going to add that to another NumPy array, which has elements 6 and 8. 我将把它添加到另一个NumPy数组中,它包含元素6和8。 In this case, what’s happening is we have two one-...
a_slice=a[2:6]a_slice[1]=1000a# 原始ndarray也被修改！输出：array([ 1, 5, -1, ...
imshow(lena) #Plot the flipped array plt.subplot(222) plt.title('Flipped') plt.axis('off') plt.imshow(lena[:,::-1]) #Plot a slice array plt.subplot(223) plt.title('Sliced') plt.axis('off') plt.imshow(lena[:lena.shape[0]/2,:lena.shape[1]/2]) # Apply a mask mask = ...
我们可以通过传递一个 python 列表并使用 np.array()来创建 NumPy 数组(极大可能是多维数组)。在本例中,python 创建的数组如下图右所示: 通常我们希望 NumPy 能初始化数组的值,为此 NumPy 提供了 ones()、zeros() 和 random.random() 等方法。我们只需传递希望 NumPy...
# 数组索引print("第二个元素:",array_1d[1])# 切片操作slice_array=array_2d[:,0]# 取二维数组的第一列print("第一列:",slice_array) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 4. 使用条件筛选数组 可以使用条件表达式对数组进行筛选,这使得数据处理变得简洁明了。
可以使用切片(slice)操作来反转数组。通过设置切片的步长为-1,可以实现数组的反转。 importnumpyasnp arr=np.array([1,2,3,4,5])reversed_arr=arr[::-1]print(reversed_arr) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 上面的代码中,[::-1]表示从最后一个元素开始,以步长为-1遍历整个数组,即实现了数组的反转。运行上述...
element=original_array[0]# 输出: 1 2.2 切片 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。
arr= np.arange(12).reshape((3, 4))print'array is:'printarr#取第一维的索引 1 到索引 2 之间的元素,也就是第二行#取第二维的索引 1 到索引 3 之间的元素,也就是第二列和第三列slice_one = arr[1:2, 1:3]print'first slice is:'printslice_one#取第一维的全部#按步长为 2 取第二维的...
import numpy as np # 创建两个矩阵 mat1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) mat2 = np....