a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) # 使用切片得到包含前两行中间两列的子数组 # b是一个形状(shape)为(2, 2)的二维数组: # [[2 3] # [6 7]] b = a[:2, 1:3] # 一个数组的切片是对同一种数据的一种观察视角,因此改变它的值会改变原本的数组 print(a...
因为a 总共有 6 个元素,reshape 成一个二维数组,指定第一维的长度是3(即 3 行),numpy 可以自动推断出第二维的长度是 2 (6 除以 3 等于 2)。 我们可以再试一下如果有多个维度没有指定长度的话会怎样。 >>> np.reshape(a, (-1,-1)) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line ...
1.二维np.array的切片 list_nparr[0:2,0:2]# 按行列切片,中间用逗号隔开 array([[1, 2], [4, 5]]) 2.二维list的切片 只能每次只取一行切片,再循环 [list[i][0:2]foriinrange(0,3)] [[1, 2], [4, 5], [7, 8]] (2)数组的生成 数组的复制 是对引用的复制 m=3n=3l= [[0]*m]...
python二维数组切片 python中list切片的使用非常简洁。但是list不支持二维数组。仔细研究了一下发现,因为list不是像nampy数组那么规范。list非常灵活。所以没办法进行切片操作。 后来想了两个办法来解决: 1 傻傻的使用 for循环 newjuhedata = [] for item in juhedata: newjuhedata.append(item[1]) 这种方式简单...
切片(Slicing)的基本语法如下: sequence[start:stop:step] start:切片的起始索引(包括)。 stop:切片的结束索引(不包括)。 step:切片的步长(默认为1)。 基本切片(Slicing) from icecream import ic my_list = list ( range ( 10 )) ic(my_list[: 3 ]) ...
在Python中,我们可以使用一维数组(列表)来表示一维数据,使用二维数组(列表的列表)来表示二维数据。对于二维数组,我们可以使用切片操作来提取、修改和重构数组的子集。切片操作的基本语法是 [起始索引:结束索引:步长],其中起始索引表示切片开始的位置,结束索引表示切片结束的位置(不包含该位置),步长表示切片的间隔。对于二...
NumPy 最为核心的数据类型是ndarray,使用ndarray可以处理一维、二维和多维数组,该对象相当于是一个快速而灵活的大数据容器。NumPy 底层代码使用 C 语言编写,解决了 GIL 的限制,ndarray在存取数据的时候,数据与数据的地址都是连续的,这确保了可以进行高效率的批量操作,性能上远远优于 Python 中的list;另一方面ndarray对...
写这篇文章的初衷是在我用矩阵的逻辑切片遇到问题了,然后上网找相关的文章,发现很多文章的作者根本没有搞懂这三种数据类型的区别,有的人坚持认为二维数组就是矩阵,标题都写错了,实在是不严谨。这里先科普一下这三个数据类型: 列表,翻译过来就是list,是python自带的数据类型,里边的数据类型可以是任意的、不相同的,你...
python# 使用切片和列表推导式提取列表中每个子序列的第三个元素nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]result = [sublist[2] for sublist in nested_list]print(result) # 输出 [3, 6, 9]2. 与NumPy结合：在NumPy库中，切片操作同样适用，且支持多维数组的处理。pythonimport ...
loveList = [520, 1314, 'my love', 'my queen']print(loveList[3]) # 读取loveList的第4个值# my queen# 切片print(loveList[1:]) # 读取loveList第二个值到最后一个值# [1314, 'my love', 'my queen']修改列表 利用下标的方式读取并更改值。上一节讲过，字符串是无法修改的。numList ...