arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]) first_two_rows = arr[0,:2,:] print(first_two_rows) # [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] 1. 2. 3. 高级切片方法 使用步长对数组进行切片: arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) sliced_...
ar = np.arange(16).reshape(4,4)#创建二维数组 print(ar, '数组轴数为%i' %ar.ndim) # 4*4的数组 print(ar[2], '数组轴数为%i' %ar[2].ndim) # 切片为下一维度的一个元素,所以是一维数组 print(ar[2][1]) # 二次索引,得到一维数组中的一个值 print(ar[1:3], '数组轴数为%i' %ar...
切片X[s0:e0,s1:e1] 切片特殊情况 X[:e0,s1:] 示例代码 输出结果 简介 X[n0,n1]是通过 numpy 库引用二维数组或矩阵中的某一段数据集的一种写法。 类似的,X[n0,n1,n2]表示取三维数组,取N维数组则有N个参数,N-1个逗号分隔。 以二维数组为例: import numpy as np X = np.array([[0,1,2,3],...
例如,arr[start:end:step]将以step步长进行切片。 如果省略start,则默认为0;如果省略end,则默认为数组的长度;如果省略step,则默认为1。 下面是一些示例: importnumpyasnp# 创建一个二维数组arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])# 切片操作print(arr[0])# 输出第一行: [1,2,3]print...
Python中关于numpy一维数组切片和二维数组切片 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# ...
看《深度学习图解》的第6章的代码,前后对于矩阵的索引操作代码略有区别。心中疑问重重,为何两者都能工作。带着疑问,网上查阅了一些资料,基本搞清楚两种索引的不同。下面形成文档,以便彻底学习numpy.array的相关用法(以二维数组为例)。 在python IDLE Shell 创建一个2维数组(6×3,6行3列,18个元素) ...
2. 二维数组 X[n0,n1]是通过numpy库引用二维数组或矩阵中的某一段数据集的一种写法。 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnpX=np.array([[0,1,2,3],[10,11,12,13],[20,21,22,23],[30,31,32,33]])#X是一个二维数组,维度为0,1;第0层[]表示第0维;第1层[]表示第1维; ...
布尔型索引及切片 importnumpyasnpar=np.arange(12).reshape(3,4)i=np.array([True,False,True])j=np.array([True,False,True,False])print(ar)print(i)print(j) print(ar[i,:])# 在第一维度做判断,只保留True的值,这里第一维度就是行,ar[i,:] = ar[i](简单书写格式) ...
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 numpy as np# 创建一个二维数组array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])# 使用切片提取第二列column = array[:, 1]print(column) # 输出 [2 5 8]四、总结 Python的切片功能不仅强大而且...
1、切片索引 (1)一维数组 (2)二维数组 2、布尔型索引 3、花式索引 一、数组运算 本章主要讨论大小相同的数组运算(大小不同的数组运算又叫做广播,在后面章节介绍)。 数组之间的运算都会被应用到元素级。 示例: import numpy as np arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])arr*arr ...