切片

  1. import numpy as np
  3. # 使用切片参数start:stop:step来进行切片操作
  4. a_array=np.arange(10)
  5. print(a_array,'\n')
  7. b_array=a_array[1:10:2]
  8. print(b_array,'\n')
  10. c_array=a_array[2:]
  11. print(c_array,'\n')
  13. d_array=a_array[:5]
  14. print(d_array)
  1. [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 
  3. [1 3 5 7 9] 
  5. [2 3 4 5 6 7 8 9] 
  7. [0 1 2 3 4]
  1. # 多维数组切片操作
  3. a_array=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
  4. print(a_array,'\n')
  6. # 从a_array[n:]开始切割
  7. print(a_array[1:],'\n')
  9. # 第n列元素
  10. print(a_array[...,0],'\n')
  12. # 第n行元素
  13. print(a_array[1,...],'\n')
  15. # 第n列及剩下的所有元素
  16. print(a_array[...,1:],'\n')
  18. # 第n行及剩下的所有元素
  19. print(a_array[1:,...])
  1. [[1 2 3]
  2.  [4 5 6]
  3.  [7 8 9]] 
  5. [[4 5 6]
  6.  [7 8 9]] 
  8. [1 4 7] 
  10. [4 5 6] 
  12. [[2 3]
  13.  [5 6]
  14.  [8 9]] 
  16. [[4 5 6]
  17.  [7 8 9]]

numpy高级索引

  1. # 整数数组索引
  3. array=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
  4. print(array,'\n')
  6. #获取(0,0),(1,1),(2,2)处的元素
  7. print(array[[0,1,2],[0,1,2]],'\n')
  9. #获取(0,0),(0,2),(2,0),(2,2)处的元素
  10. print(array[np.array([[0,0],[2,2]]),np.array([[0,2],[0,2]])])
  1. [[1 2 3]
  2.  [4 5 6]
  3.  [7 8 9]] 
  5. [1 5 9] 
  7. [[1 3]
  8.  [7 9]]
  1. # 切片
  3. array=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
  4. print(array,'\n')
  6. print(array[0:2,0:2],'\n')
  8. print(array[...,0:2])
  1. [[1 2 3]
  2.  [4 5 6]
  3.  [7 8 9]] 
  5. [[1 2]
  6.  [4 5]] 
  8. [[1 2]
  9.  [4 5]
  10.  [7 8]]
  1. # 布尔索引
  3. array=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
  4. print(array,'\n')
  6. #获取大于3的元素
  7. print(array[array>3])
  1. [[1 2 3]
  2.  [4 5 6]
  3.  [7 8 9]] 
  5. [4 5 6 7 8 9]
  1. # 花式索引
  3. array=np.arange(25).reshape(5,5)
  4. print(array,'\n')
  6. #获取第1，2，3行元素
  7. print(array[[1,2,3]],'\n')
  9. #获取后三行元素
  10. print(array[[-1,-2,-3]])
  1. [[ 0  1  2  3  4]
  2.  [ 5  6  7  8  9]
  3.  [10 11 12 13 14]
  4.  [15 16 17 18 19]
  5.  [20 21 22 23 24]] 
  7. [[ 5  6  7  8  9]
  8.  [10 11 12 13 14]
  9.  [15 16 17 18 19]] 
  11. [[20 21 22 23 24]
  12.  [15 16 17 18 19]
  13.  [10 11 12 13 14]]
  1. # 还是花式索引
  3. array=np.arange(25).reshape(5,5)
  4. print(array,'\n')
  6. # 先选取行，再将列排序
  7. print(array[[2,1,3]][:,[2,3,1,4,0]],'\n')
  9. # 用numpy.ix_()函数，输入两个数组，产生笛卡尔积的映射关系
  10. print(array[np.ix_([2,1,3],[2,3,1,4,0])])
  1. [[ 0  1  2  3  4]
  2.  [ 5  6  7  8  9]
  3.  [10 11 12 13 14]
  4.  [15 16 17 18 19]
  5.  [20 21 22 23 24]] 
  7. [[12 13 11 14 10]
  8.  [ 7  8  6  9  5]
  9.  [17 18 16 19 15]] 
  11. [[12 13 11 14 10]
  12.  [ 7  8  6  9  5]
  13.  [17 18 16 19 15]]