numpy 一维数组的切片与索引

最新推荐文章于 2024-10-30 16:51:02 发布

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本文通过实例展示了如何使用Python的NumPy库进行数组的切片操作，包括普通切片、步长切片及逆序输出等技巧。

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#coding:utf-8

import numpy as np
a=np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10]])
#直接取1-3索引的值
print(a[1:3])

#每隔2 个取一个元素
print(a[:5:2])

#将数组倒叙
print(a[::-1])

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Python Numpy一维数组的索引与切片

分享大数据、人工智能领域原创文章

01-24

491

无论是简单的提取，还是复杂的步长与负索引应用，NumPy都提供了高效、灵活的方式处理数据，为数据分析和科学计算奠定了坚实的基础。一维数组是NumPy中最基础的数据结构，其索引与切片操作类似于Python列表，但功能更加强大，效率更高。索引用于访问数组中的单个元素，而切片用于提取数组的子集。NumPy的切片操作是基于视图实现的，因此比传统Python列表的切片操作更高效。对大规模数据的提取和操作，NumPy切片的速度和内存利用率显著优于列表。在NumPy中，切片返回的是原数组的视图，而不是副本。

Python numpy 08一维数组的切片索引.mp4

02-09

Python numpy 08一维数组的切片索引.mp4

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1 条评论

Tisfy 2021.04.23
总结得十分精辟，就像那：古人学问无遗力，少壮工夫老始成。

[Numpy] 数组索引和切片

Hudas的博客

07-27

365

本文主要讲解Numpy数组索引和切片

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一维数组的切片与索引与处理数组形状

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648

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numpy--数组索引和切片

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09-17

453

一维数组 多维数组也是通过中括号来索引和切片，在中括号中，使用逗号进行分割，逗号前面的是行，逗号后面的是列，如果多维数组中只有一个值，那么这个值就是行总结一下: 1.如果数组是一维的，那么索引和切片就是跟python的列表是一样的。 2．如果是多维的（这里以二维为例)，那么在中括号中，给两个值，两个值是通过逗号分隔的，逗号前面的是行，逗号后面的是列。如果中括号中只有一个值，那么就是代表的是行。 3．如果是多维数组（这里以二维为例)，那么行的部分和列的部分，都是遵循一维数组的方式，可以使用整形，切片

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NumPy一维数组索引与切片详解

一维数组的索引和切片是Python编程中数组处理的基础概念，特别是在NumPy库中，它提供了高效的数据操作工具。在Python中，一维数组（类似于列表）可以通过下标进行访问和切片。以下是一些关键知识点： 1. 索引操作：...

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数组的索引与字符串的索引相差不多 arr3 = np.arange(10) print(arr3[:5]) #[0 1 2 3 4] print(arr3[::2])# [0 2 4 6 8] print(arr3[1::2]) #[1 3 5 7 9] arr3[:2] = 100,101 #修改元素的值 print(arr3) #[100 101 2 3 4 ...

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import numpy as np arr1 = np.arange(2,14) print(arr1) #[ 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13] #提取矩阵中某个索引的值 print(arr1[2]) #4 #提取矩阵中索引片段的值 print(arr1[1:4])#[3 4 5] print(arr1[2:-1])#[ 4 5 6 7 8 9 10 11 12] print(arr1[:5])#前5个数据#[2 3 4 5 6] print(arr1[

numpy数组索引机制

Huahuacccc的博客

11-23

1023

#基础索引 """ 一维数组的索引 1.可正可负左开右闭一正一负 2.和String的索引有点像 """ np01 = np.arange(10)#[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] print(np01[4])#索引是4的数据 print(np01[0:4]) print(np01[-7:-1]) print(np01[7:-1]) print(np01[0:4:2]) import numpy as np """ 二维数组的索引 1.语法 [行,列] """ np01 = n

numpy的学习（三）——超详细！一维、二维索引和切片(ar[:2,:2]、ar[:1,0:4:2]、ar[1:3],a[...,1]等)

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一. 索引 1. 普通索引 ① 一维数组索引 ② 二维数组索引 ③ 三维数组索引 2. 布尔索引筛选时，True所对应的位置为所选，False则淘汰。 3. 花式索引把所需要的行或列放在一个列表内。二 .切片 1. 一维数组切片 2. 二维数组切片 3. 三维数组切片三. 广播 ...

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import numpy as np #创建一个一维数组 # arr = np.arange(16) # print("arr:\n",arr) # print("arr 的形状：\n",arr.shape) # print("arr 的 ndim：\n",arr.ndim) # 获取单个元素---可以通过下标来访问单个元素 # data = arr[4] # print("data:\...

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