Python 数据处理:NumPy 与 Pandas 实战指南
1. NumPy 数组操作
NumPy 是 Python 中用于科学计算的基础库,它提供了强大的数组操作功能。
1.1 基本切片
NumPy 数组的切片操作类似于列表,但由于数组可能是多维的,因此需要为每个维度指定切片。基本切片语法为 i: j: k
,其中 i
是起始索引, j
是停止索引, k
是步长且 k
不等于 0。
import numpy as np
x = np.array([5, 6, 7, 8, 9])
print(x[1:7:2]) # 输出: [6, 8]
当 k
为负数时,切片方向会朝着较小的索引进行。如果 i
未给出,对于 k > 0
它默认为 0,对于 k < 0
它默认为 n - 1
;如果 j
未给出,对于 k > 0
它默认为 n
,对于 k < 0
它默认为 -1;如果 k
未给出,它默认为 1。 ::
等同于 :
,表示选择该轴上的