Python数据处理008：numpy索引

已于 2022-08-30 19:31:11 修改
阅读量1.9k 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： numpy python 开发语言
于 2018-11-20 11:13:20 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PoGeN1/article/details/84289745
这篇博客介绍了Python中numpy库的一维和二维索引操作。在一维索引中，numpy数组的索引与列表类似。在二维索引中，详细解释了如何获取特定行和列的元素，并展示了切片操作。此外，还提到了利用for循环对矩阵按行和列进行迭代输出的方法，以及flatten和迭代器属性的区别。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、一维索引

在元素列表或者数组中，我们可以用如同a[2]一样的索引方法，同样的，在Numpy中也有相对应的表示方法。

>>> import numpy as np
>>> A=np.arange(3,15)
>>>
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
【Python语言基础】——Python NumPy 数组索引
玄链教育
02-16 718
上例中的索引 4，我们的值为 4，因此可以说第 5 个 ( 4 + 1 th) 维度有 4 个元素。NumPy 数组有一个名为 shape 的属性，该属性返回一个元组，每个索引具有相应元素的数量。上面的例子返回 (2, 4)，这意味着该数组有 2 个维，每个维有 4 个元素。每个索引处的整数表明相应维度拥有的元素数量。数组的形状是每个维中元素的数量。元组的形状代表什么？
Python数据分析面试：NumPy基础与应用
zevjay的博客
04-19 740
精通NumPy是成为一名合格Python数据分析师的必备条件。深入理解上述常见问题、易错点及应对策略，结合实际代码示例，您将在面试中展现出扎实的NumPy基础和出色的数据处理能力。持续实践与学习，不断提升您的NumPy技能水平，必将助力您在数据分析职业道路上稳步前行。
【numpy】02索引
weixin_50883256的博客
10-22 239
副本与视图 在 Numpy 中，尤其是在做数组运算或数组操作时，返回结果不是数组的 副本 就是 视图。 在 Numpy 中，所有赋值运算不会为数组和数组中的任何元素创建副本。 numpy.ndarray.copy()创建一个副本。 对副本数据进行修改，不会影响到原始数据，它们物理内存不在同一位置。 【例】 import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) y = x y[0] = -1 print(x) # [-1 2 3 4 5
python：numpy索引
罐罐罐子的博客
10-23 699
numpy索引对二维数组切片dots 索引整数数组索引numpy. take布尔索引数组迭代 对二维数组切片 import numpy as np x = np.array([[11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24, 25], [26, 27, 28, 29, 30], [31, 32, 33, 34, 35]]) p
Python 中 NumPy 的索引
止步听风的博客
10-20 4296
索引 数组索引是指使用方括号（[ ]）来索引数组值。 单个元素索引 1-D 数组中的单元素索引与其他标准 Python 序列完全相同。从 0 开始并接受从数组末尾开始索引的负索引。 >>> x = np.arange(10) >>> x[2] 2 >>> x[-2] 8 与列表和元组不同，numpy 数组支持多维数组的多维索引。这...
Python NumPy 数组索引
weixin_64338372的博客
01-16 2546
NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python NumPy 数组索引及访问数组元素。
Python数据科学入门：NumPy、Pandas和Matplotlib的实用指南
最新发布
威哥说编程
02-13 2119
NumPyPandas和Matplotlib。这些库为数据分析、科学计算和数据可视化提供了强大的功能，使得数据科学工作更加高效和便捷。NumPy：用于高效的数值计算和数组操作。Pandas：用于数据处理和分析，特别适合结构化数据。Matplotlib：用于生成各类图表和可视化数据。通过掌握这些工具，您将能够更好地处理和分析数据，并通过可视化来呈现结果。随着您的深入学习，您将能够处理更复杂的任务，进行更精细的数据分析，推动数据科学技能的提升。
Python数据分析利器：numpy-1.16.6包介绍
由于NumPy强大的数据处理能力，它被广泛应用于多个领域，包括但不限于金融分析、物理学、工程学、生物信息学、经济学等。 9. NumPy的安装和配置: 对于初学者而言，安装NumPy库是开始使用它之前的一个重要步骤。...
Python数据分析利器：NumPy深度探索
"这篇笔记主要介绍了Python数据分析中的关键库NumPy，它是一个强大的科学计算库，为Python提供了高效的数组操作和丰富的数学函数。NumPy通过其多维数组对象和优化的计算性能，使得Python更适合进行大规模数据分析。...
Python数据分析实战：NumPy深度解析与应用指南
"Python数据分析教程_NumPy使用手记，这是一个详细讲解如何使用NumPy进行数据分析的教程。通过学习，用户可以掌握使用Python中的NumPy库进行高效矩阵运算和科学计算的方法。资源包含在百度网盘链接中，需要使用提取...
Python NumPy数组索引（小白建议收藏）
th8763的博客
12-21 433
NumPy 数组中的索引以 0 开头，这意味着第一个元素的索引为 0，第二个元素的索引为 1，以此类推。要访问 3-D 数组中的元素，我们可以使用逗号分隔的整数来表示元素的维数和索引。要访问二维数组中的元素，我们可以使用逗号分隔的整数表示元素的维数和索引。您可以通过引用其索引号来访问数组元素。数组索引等同于访问数组元素。使用负索引从尾开始访问数组。
Python-numpy-高级索引
Yolandera的博客
05-14 4167
在做张量运算的时候经常会用到索引,这里记录一下numpy包中的ndarray中的高级索引 1 整数索引 对于矩阵,有行索引,列索引 import numpy as np a = np.array([[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]]) b = a[[0,2],[0,2]] c = a[1,2] print(a) print(b) print(c) #输出 [[1 2 3...
python中索引怎么用_Python中numpy如何索引
weixin_39658619的博客
03-02 782
继上篇讲过numpy切片问题后，今天就numpy索引问题，小编为大家带来详尽解析。我们都知道，使用numpy可以存储和处理大型矩阵，必然需要学会使用矩阵的表示。矩阵中对应元素如何索引等。在此之前，我们已经学过线性代数中矩阵的表示，a[2][3]即表示第3行第4列的元素。那么，在numpy中也一样。一维索引import numpy as npA = np.arange(3,15)# array([3...
【Python】NumPy（二）：数组运算、数据统计及切片索引、广播机制
zhyhgx的博客
10-19 2074
在上一篇中，了解了NumPy中的数组创建以及基础操作。那么本篇我们就来讲解一下数组的简单运算以及其中的数据统计、切片和索引、广播机制。
Python Numpy的切片和索引及使用
pengp_123的博客
04-17 1362
索引是指对一个容器类型（例如序列、字符串）中元素的编号，可以通过这些编号来访问或修改容器类型中的元素。在Python中，容器类型的索引起始值为0，即第一个元素的索引为0，第二个元素的索引为1，以此类推。NumPy是一个强大的Python库，用于科学计算和数据分析，它提供了用于处理多维数组的功能。数组切片是一种在NumPy中常用的技术，用于获取数组的子集。让我们逐步介绍NumPy数组切片的格式、用法和示例代码。
Numpy 数组索引
岳来的博客
01-09 5157
# Numpy 数组索引
NumPy基础功能索引
hustqb的博客
11-17 3105
NumPy基础功能索引 NumPy作为Python中一个强大的库，合理的使用不仅可以美化代码，还可以减少循环，提高执行效率。这篇文章的目的就是做一个Numpy的启发性索引。参考图书: 利用Python进行数据分析。 NumPy基础功能索引 ndarray: 一种多维数组对象 创建ndarray 数组和标量之间的运算 调用函数 将条件逻辑表述为数组运算 用于数组的文件输入输出 随机数...
numpy的基本用法(三)——numpy的索引
SnailTyan
04-25 3435
numpy的基本用法(三)——numpy的索引
Numpy入门教程：02. 索引、切片与迭代
老马的程序人生
06-01 724
背景 什么是 NumPy 呢？ NumPy 这个词来源于两个单词 – Numerical和Python。其是一个功能强大的 Python 库，可以帮助程序员轻松地进行数值计算，通常应用于以下场景： 执行各种数学任务，如：数值积分、微分、内插、外推等。因此，当涉及到数学任务时，它形成了一种基于 Python 的 MATLAB 的快速替代。 计算机中的图像表示为多维数字数组。NumPy 提供了一些优秀的库函数来快速处理图像。例如，镜像图像、按特定角度旋转图像等。 在编写机器学习算法时，需要对矩阵进行各种数值
Python数据处理利器：Numpy与Pandas基础教程
理解和掌握Numpy和Pandas的基本操作是Python数据处理的基础。实际使用中，结合切片、索引、数组创建和随机数生成，以及Pandas的数据结构和操作，可以高效地进行数据预处理、清洗和分析。记住，理论学习与实践操作相...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

若北辰

谢谢鼓励

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值