对于一维数组来说,python的list和numpy的array切片操作都是相似的。无非记住 arr[start:end:step] 即可 下面是几个特殊的例子 [:]表示复制源列表 负的index表示,从后往前。-1表示最后一个元素。 相对于一维数组而言,二维(多维)数组用的会更多。一般语法是arr_name[行操作, 列操作] 先随机产生一个3*4的数组 ...
除了一维序列,切片操作还可以应用于多维序列,如嵌套列表或二维数组。通过在切片索引中使用多个冒号,我们可以指定多个维度的切片范围。例如,假设我们有一个嵌套列表matrix=[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],我们可以使用切片来获取指定范围的二维子列表:matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6],...
对于一维数组来说,python原生的list和numpy的array的切片操作都是相同的。无非是记住一个规则arr_name[start: end: step],就可以了。 实例: 下面是几个特殊的例子: [:]表示复制源列表 负的index表示,从后往前。-1表示最后一个元素。 相对于一维数组而言,二维(多维)数组用的会更多。一般语法是arr_name[行操作...
arr = np.arange(16).reshape(2,2,4) 当我们进行变换时,有arr.transpose(2,1,0),这里就是让索引2变换到了索引0的位置,索引0变到了索引2的位置,索引1保持不变,根据索引的变动,形状也发生相关位置的变化,如下: 这个时候,我们的多维数组就变成了: 1.2 swapaxes 对轴进行两两置换 理解了上面的transpose,应该...
6. 在对多维数组进行切片时,如果只给一个维度指定了切片对象i:j:k,其他维度都默认为所有元素,则会...
切片:切片可用三元素冒号分割 ar1[起始编号 : 终止编号(不含) : 步长],起始编号默认是0,终止编号默认是n,步长默认是1 仍然是ndarray数组 b = ar1[1:4:2] print(b) print(type(b)) 1. 2. 3. 多维数组 ar2 = np.arange(24).reshape((2, 3, 4)) ...
我们来看对多维数组的一些操作 importnumpyasnpa=np.arange(9).reshape( 3,3)>>>array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]])# 取出第一行所有元素a[0]>>>array([0,1,2])# 取出前两行所有元素a[:2]>>>array([[0,1,2],[3,4,5]])# 取出第二列所有元素a[:,1]>>>array([1,4,7])# ...
x[::-1] # 所有元素,逆序的 x[5::-2] # 从索引5开始逆序输出,间隔一个数,[5,3,1] 多维数组的切片 多维数组的切片的切片也以同样的方式 :, 在重申一次,切片是开区间 x2[:2, :3] # 两行,三列 ,索引为2,但并不包括2,所以为0,1的2行,列也是同理。
这里的start、stop和step为整数值,其中start和stop分别决定切片的起始index和终止index,如果不指定,则默认为x的头(begin)和尾(end)。 step不指定则缺省为1。 x_all = x[::] # 选取所有数据 x_reversed = x[::-1] # 逆序 实例2: 多维数组切片: ...
可以使用numpy库中的切片操作来对多维数组进行间隔切片。具体操作如下: 首先,创建一个示例多维数组: import numpy as np a = np.array([ [[1, 2], [3, 4], [5, 6]], [[7, 8], [9, 10], [11, 12]], [[13, 14], [15, 16], [17, 18]] ...