Python中的Numpy详解-2-访问和删除 ndarray 中的元素及向其中插入元素

访问和删除 ndarray 中的元素及向其中插入元素

访问和删除：

访问

你已经知道如何创建各种 ndarray，现在将学习 NumPy 使我们如何有效地操纵 ndarray 中的数据。NumPy ndarray 是可变的，意味着 ndarray 中的元素在 ndarray 创建之后可以更改。NumPy ndarray 还可以切片，因此可以通过多种方式拆分 ndarray。例如，我们可以从 ndarray 中获取想要的任何子集。通常，在机器学习中，你需要使用切片拆分数据，例如将数据集拆分为训练集、交叉验证集和测试集。

我们首先将了解如何通过索引访问或修改 ndarray 中的元素。可以在方括号 [ ] 中添加索引来访问元素。在 NumPy 中，你可以使用正索引和负索引访问 ndarray 中的元素。正索引表示从数组的开头访问元素，负索引表示从数组的末尾访问元素。我们来看看如何访问秩为 1 的 ndarray 中的元素：

# We create a rank 1 ndarray that contains integers from 1 to 5
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# We print x
print()
print('x = ', x)
print()

# Let's access some elements with positive indices
print('This is First Element in x:', x[0]) 
print('This is Second Element in x:', x[1])
print('This is Fifth (Last) Element in x:', x[4])
print()

# Let's access the same elements with negative indices
print('This is First Element in x:', x[-5])
print('This is Second Element in x:', x[-4])
print('This is Fifth (Last) Element in x:', x[-1])

x = [1 2 3 4 5]

This is First Element in x: 1
This is Second Element in x: 2
This is Fifth (Last) Element in x: 5

This is First Element in x: 1
This is Second Element in x: 2
This is Fifth (Last) Element in x: 5

注意，要访问 ndarray 中的第一个元素，我们需要使用索引 0，而不是 1。此外注意，可以同时使用正索引和负索引访问同一个元素。正如之前提到的，正索引用于从数组的开头访问元素，负索引用于从数组的末尾访问元素。

现在我们看看如何更改秩为 1 的 ndarray 中的元素。方法是访问要更改的元素，然后使用