ndarray数组的索引与切片

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翻译 最新推荐文章于 2026-05-05 06:28:24 发布 1.5k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
第一篇：机器学习基础 Numpy： ndarray、数组的基本操作、生成随机数组、数组的索引与切片、ndarray的运算 1 numpy优势 用于快速处理任意维度的数组：numpy使用ndarray对象来处理多维数组 numpy支持常见的数据和矩阵操作 2 ndarray的属性、ndarray的形状、ndarray的类型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # ndarray的属性、ndarray的形状、ndarray的类型 def simple_numpy(): score = np.array( [[80, 89, 86, 6 阅读详情

一维数组的索引和切片



多维数组的索引



同样的索引值还是从0开始，与reshape的命名规则不同，负数代表倒数第几个。




在切片中，索引的第一个数据依旧从0开始，: 表示全部的行或列，忽视限制，而具体的纬度中的 ：：X 表示从头到尾，步长为X的取值。


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NumPy数据分析基础：ndarray数组运算基本操作及切片索引迭代 作为数据分析三巨头Pandas、matplotlib、NumPy之一，必然要给足面子单独拿出来讲解一波。NumPy应用场景十分宽泛，Pandas很多函数转换后也都是NumPy数组类型的数据结构。在机器学习、深度学习以及一些数据处理操作中使用的频率甚至比Pandas都高。而且NumPy功能强大，使用起来也十分便捷，支持多种复杂操作。平时我的Pandas以及一些机器学习的文章都有用到NumPy，但是博客内容并没有详细解答NumPy的操作也没有记录有关NumPy操作的一些具体函数解答。 阅读详情

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学习Numpy（Numpy的优势与属性，Numpy生成数组、切片、索引、排序等基本操作，ndarray的逻辑运算、三元运算等，ndarray数组间运算，合并与分割等）

什么是矩阵(matrix)？矩阵和array的区别是矩阵必须是2维的，但是array可以是多维的；矩阵一定是array，但是array不一定是矩阵。存储矩阵的两种方式：1、ndarray数组，2、matrix数据结构np.mat()：将数组转换成矩阵类型data = np.array([[80, 86], [82, 80], [85, 78], [90, 90], [86, 82], [82, 90], [78, 80], [92, 94]]) # 使用数组存储八行两列的二维数组。

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ndarray数组的索引切片操作和运算一、索引切片操作1、一维数组2、多维数组二、运算 一、索引切片操作 索引：获取数组中特定位置元素的过程 切片：获取数组元素子集的过程 1、一维数组 与python的列表操作类似 索引： 切片： a[起始编号：终止编号(不含)：步长] 2、多维数组 索引： 我们先创建一个数组 进行索引操作。每个维度要用逗号隔开，数组正向最小索引是从0开始，这个要注意。若出现负号时，就相当于倒着来看。 切片： 下图的意思是：前两个维度无所谓（即都包含），第三个维度采用一维数组的

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import numpy as np #一维数组的切片于list较为相似 a = np.arange(7) print(a) print(a[1:4]) # 每间隔2个取一个数,其中6为输出值小于这个数 print(a[ : 6: 2]) #二维数组切片 b = np.arange(12).reshape(3,4) print(b) print(b[0:3,0:2]) 运行结果： ...

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