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(python数组切片) 详解NumPy数组的切片和切块 NumPy 数组切片:10字 全网首发(图文详解1)

后端 Micheal 2个月前 (06-04) 37次浏览 已收录 扫描二维码

(python数组切片) 详解NumPy数组的切片和切块

NumPyPython 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。在 NumPy 中,切片 (Slicing) 和切块 (Indexing) 是处理数组的重要方式。基本语法如下:arr[起始:结束:步长]。

NumPy 数组切片:

  • 导入 NumPy 库:
    import numpy as np
  • 创建一个 NumPy 数组:
    arr = np.arange(10)
  • 使用切片获取数组中的某些元素:
    print(arr[5])      # 获取索引为5的元素
    print(arr[3:5])    # 获取索引区间[3, 5)的元素
    print(arr[::2])    # 从头到尾,步长为2

NumPy 数组切块 (高级索引):

对于多维数组,可以使用整数数组进行索引。

  • 创建一个多维数组:
    arr2d = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
  • 获取索引为(1,0) 和 (0,1)的元素:
    print(arr2d[[1,0], [0,1]])

以上代码中的双方括号指的是先取得第1行和第0行,然后再从这些结果中取得0位置和1位置的元素。

  • 利用布尔索引获取满足条件的元素:
    print(arr2d[arr2d > 2]) # 获取大于2的元素
  • 扩展到多维数组:
    arr_3d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]])
    print(arr_3d[0, 1:3, :]) # 针对3维数组,切片操作获取数据

在实际开发中,高级索引和基础索引可以允许我们灵活地获取和操作数组中的数据,有助于我们更好地实现数据处理和分析。
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