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Numpy基本操作——数组的切片索引操作

numpy索引数组 操作 基本操作 切片
2023-09-27 14:19:45 时间

Numpy基本操作——数组的切片索引操作



一、实验目的

熟练掌握numpy中切片索引的操作

二、实验环境

Python 3.6.1以上

Jupyter

三、实验内容

练习numpy中的索引的基本操作。

四、实验步骤

numpy提供比常规Python序列更多的索引方法,除了整合和分片,数组可以被整数数组和布尔型数组索引。本文先讲一些简单的索引。

1.一维数组索引

一维数组索引:一维数组很简单,基本和列表一致。它们的区别在于数组切片是原始数组视图

1.导入numpy,创建一个一维范围为0到9的一维数组,索引下标为4的值,索引下标范围为3到6的元素值,不包含下标6。

import numpy as np
arr=np.arange(10)
print(arr)
arr[4]
arr[3:6]

在这里插入图片描述

2.反切片操作
创建一个数组a,对a进行反向切片操作。

a=np.arange(10)
print(a)
a[::-1]

在这里插入图片描述

间隔取值

a[::2]

在这里插入图片描述

取数组a前5个元素

a[:5]

在这里插入图片描述

2.二维数组索引

二维数组索引:二维数组中,各索引位置上的元素不再是标量,而是一维数组。

1.创建一个二维数组arr1,索引第0行,即下标为0的元素

import numpy as np
arr1=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
arr1[0]

在这里插入图片描述

索引第1行第2列即下标为[1,2]的元素。

arr1[1,2]

在这里插入图片描述

3.多维数组索引

多维数组索引,多维数组里,单个索引值返回的是一个纬度低一点的数组。

1.创建一个6维数组arr2。

import numpy as np
arr2=np.arange(36).reshape(6,6)
arr2

在这里插入图片描述

取得arr2数组中第2行元素

arr2[1]

在这里插入图片描述
取得arr2数组中第3列元素

arr2[:,3]

在这里插入图片描述
取arr2数组中行下标为1到3,列下标为2到3的数组。

arr2[1:4,2:4]

在这里插入图片描述

取arr2数组中行列下标步长为2的元素

arr2[::2,::2]

在这里插入图片描述


总结

以上就是本文要讲的内容,本文简单介绍了numpy中数组的切片索引使用。