print(arr[1, 1:4]) # 从第二个元素开始,对从索引 1 到索引 4(不包括)的元素进行切片 >>> [7 8 9] 1. 2. 3. 4. 5. NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外,数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。 三、numpy中的整数数组索引 numpy中的整数...
以这个为例,输出output[-1]的值, [2, 5, 6]是结果, 则表示,下标为-1表示输出数组的最后一行数据值 用法:当有时候弄不清数组的最后一组数据的时候,可以用这个方法。 例如 def lstm(inputs): cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=OUTPUT_SIZE) h0 = cell.zero_state(batch_size=tf.shape...
[:-1]:去掉最后一个数组元素 及为1 2 3 4 [::-1]:指从最后一个开始反向遍历 即5 4 3 2 1 此外还有几种用法 [:-n]:去掉最后的n个字符 [-1:]:去掉最后一个元素 [i:j]:指取从i到j-1的数组元素 [:i][::-1]:指从第一个字符到第i个字符反向遍历 应用:回文字符串的寻求 A:str =input(...
[::-1] 倒序。举个例子给你：a=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]b=a[::-1]print(b)...
python中数组的用法灵活多样,但是遇到-1就容易混淆。在这里记录一下。一个数组a=[0,1,2,3] a[-1]表示数组中最后一位,a[:-1]表示从第0位开始直到最后一位,a[::-1]表示倒序,从最后一位到第0位。 a=[0,1,2,3,4] p…
None相当于在数组中多加一个维度。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 x = np.arange(24).reshape((2,3,4)) 输出: array([[[ 0,1,2,3],[ 4,5,6,7],[ 8,9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15],[16, 17, 18, 19],[20, 21, 22, 23]]]) x[:,:,None,:] ...
在Python数组应用中，-1的使用可能会让人感到困惑。接下来，让我们一起探索这一特性的具体用法。假设我们有一个数组a=[0,1,2,3]，那么利用-1索引，可以轻松获取数组的最后一个元素，即a[-1]。这里的-1代表从数组末尾开始的倒数第一个位置。如果我们使用a[:-1]，则表示从数组的起始位置0，直到...
1.python数组下标 2.b=a[i:j] 3.b=a[i:j:k] 1.python数组下标 python下标有两套,一套是正的,一套是负的, a=’python’的下表如下 p y t h o n 正下标 0 1 2 3 4 5 负下标 -6 -5 -4 -3 -2 -1 使用正下标时,下标i取值范围为0 <= i < len(a) 超出范围为越界 ...
在Python的numpy库中，`[:, :]` 通常表示选择所有行和所有列。Python的索引方式独特，从0开始，0代表第一个元素，而-1则指向最后一个元素。使用`[::-1]`，您可以获取整个二维数组的反转，即每一行的顺序反转，但保留所有列，特别是最后一列。切片`[:,-1]`则更为直接，它会选择每一行的最后一...
+，-号你可以当他是用来控制方向。+ 从左往右， - 从右往左， -1 就是最后一个值。[:-1]咱们在看看这个切片 省略起始索引，终止索引在-1的位置。打印时是不包含终止索引的，所以不会打印最后一个值。