numpy 数组索引用法

最新推荐文章于 2025-09-21 18:31:56 发布
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博客主要围绕numpy数组索引用法展开，但具体内容缺失。numpy数组索引在数据分析等领域有重要作用，掌握其用法能更高效地处理和分析数据。 
import numpy as np


# 数组索引
# 创建一个数组
arr = np.arange(10)
# print(arr)
# # 取5
# print(arr[5])
# # 取5, 6, 7
# print(arr[5: 8])
# print(arr[7: 4: -1])
# print(arr[-3: -6: -1])

# 创建二维数组
# arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6], [4, 5, 6, 7]])
# print(arr)
# 取前两行、所有列数据
# print(arr[:2,:])
# 区第三行45
# print(arr[2:3,1:3])
# 取第一行、第三行的第一列和第四列
# print(arr[::2,::3])
【Python语言基础】——Python NumPy 数组索引
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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。arr[0, 1, 2] 打印值 6。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。
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Python学习笔记--Numpy--Numpy 数组及其索引
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NumPy 数组索引深度解析：精通数据访问的艺术
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# Numpy 数组索引
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数组索引等同于访问数组元素。您可以通过引用其索引号来访问数组元素。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。实例 从以下数组中获取第一个元素： 实例 从以下数组中获取第二个元素： 实例 访问第二维中的第五个元素： 访问 3-D 数组 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。实例 访问第一个数组的第二个数组的第三个元素： 例子解释 arr[0, 1, 2] 打印值 6。工作原理： 第一个数字代表第一个维度，其
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