Python中的Numpy详解-3-Ndarry 切片_ndarray切片-优快云博客

本文详细介绍了Python中NumPy库的Ndarry切片操作，包括选择子集的三种方法，以及切片的注意事项，如视图和副本的区别。通过实例展示了如何使用切片、选择特定元素以及在机器学习中划分数据集的方法。同时提到了hsplit和vsplit函数在列和行方向的拆分应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在这里插入图片描述

Ndarry 切片

正如之前提到的，我们除了能够一次访问一个元素之外，NumPy 还提供了访问 ndarray 子集的方式，称之为切片。切片方式是在方括号里用冒号 : 分隔起始和结束索引。通常，你将遇到三种类型的切片：

1. ndarray[start:end]
2. ndarray[start:]
3. ndarray[:end]

第一种方法用于选择在 start 和 end 索引之间的元素。第二种方法用于选择从 start 索引开始直到最后一个索引的所有元素。第三种方法用于选择从第一个索引开始直到 end 索引的所有元素。请注意，在第一种方法和第三种方法中，结束索引不包括在内。此外注意，因为 ndarray 可以是多维数组，在进行切片时，通常需要为数组的每个维度指定一个切片。 ==注：start是从start开始，包括start，end是截止到end，不包括end，因此end数多一== 现在我们将查看一些示例，了解如何使用上述方法从秩为 2 的 ndarray 中选择不同的子集。

# We create a 4 x 5 ndarray that contains integers from 0 to 19
X = np.arange(20).reshape(4, 5)

# We print X
print()
print('X = \n', X)
print()

# We select all the elements that are in the 2nd through 4th rows and in the 3rd to 5th columns
Z = X[1:4,2:5]

# We print Z
print('Z = \n', Z)

# We can select the same elements as above using method 2
W = X[1:,2:5]

# We print W
print()
print('W = \n', W)

# We select all the elements that are in the 1st through 3rd rows and in the 3rd to 5th columns
Y = X[:3,2:5]

# We print Y
print()
print('Y = \n', Y)

# We select all the elements in the 3rd row
v = X[2,:]

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

# We select all the elements in the 3rd column
q = X[:,2]

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

# We select all the elements in the 3rd column but return a rank 2 ndarray
R = X[:,2:3]

# We print R
print()
print('R = \n', R)

X =
[[ 0 1 2 3 4]
 [ 5 6 7 8 9]
 [10 11 12 13 14]
 [15 16 17 18 19]]

Z =
[[ 7 8 9]
 [12 13 14]
 [17 18 19]]

W =
[[ 7 8 9]
 [12 13 14]
 [17 18 19]]

Y =
[[ 2 3 4]
 [ 7 8 9]
 [12 13 14]]

v = [10 11 12 13 1