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# print(array[:6:2])#0可以省略12# # 通过切...
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...
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_...
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],...
repeat函数功能:对数组中的元素进行连续重复复制 用法有两种: 1) numpy.repeat(a, repeats, axis=None) 2) a.repeats(repeats, axis=None) >>>import numpy as np >>> a = np.arange(10) >>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) ...
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) ...
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) ...
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 ...
Python中关于numpy⼀维数组切⽚和⼆维数组切⽚ 1import numpy as np 2 # ⼀维数组切⽚ 3 # array = np.arange(10)**3 4 # 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2 1...
xy = np.array(xy) x_data = xy[:,-1] print(x_data) [ 5 10 15 20 25] 3. [:,[-1]] 返回二维数组 import numpy as np xy = [ [1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20], ...