数组的索引及切片

最新推荐文章于 2025-05-25 10:21:39 发布
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分类专栏： Numpy
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/forever_wen/article/details/89495480
本文详细介绍了数组的轴概念，通过一个三维数组的例子解析了从外到内的轴编号规则。接着，文章讲解了如何根据整数、列表和数组作为下标来获取数组元素，特别阐述了下标为列表和数组时的操作方式。最后，讨论了数组的切片操作，帮助读者深入理解数组的访问和操作。

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一.数组的轴

这里我们先创建一个三维数组让大家认识一下
在这里插入图片描述我们可以看上边的图，将数组所有元素放在一行，一共分三层，
第一层有两个大列表（L0，L1）
第二层为L0，L1里面的三个小列表L（L00，L01，L02.。。。）
第三层则为L00同级列表中的各个整形元素

这样看待问题比较复杂，所以Numpy中这样规定：
按照从外到内每一层是一个轴，从0开始计数，第一层就是0轴，依次类推
每个轴上的元素也是从0开始计数
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

二.根据索引取得数组的元素

1.下标是整数

“下标”和“索引“说的其实是同一个对象
在这里插入图片描述

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Numpy-数组索引和切片的知识点总结
Python进阶专栏《爬虫实战进阶》，《Pyppeteer从入门到精通》原创作者
01-01 654
本文是该专栏的第19篇，后面会持续分享python的数据分析知识，记得关注。熟悉numpy的同学都知道，numpy可以创建数组。如果说，创建的数组是一维数组，那么它的索引和切片就类似于python中的列表。如果创建的数组是多维数组，以二维数组为例，如果说在一个中括号中，有两个值，且它们之间是通过逗号进行分隔的，那逗号前面的为行，逗号后面的为列。
【每日刷题】寻找数组的中心索引
grefwfdxz
01-23 2944
day25, 寻找数组的中心索引 题目来源：leetcode 给定一个整数类型的数组 nums，请编写一个能够返回数组“中心索引”的方法。 我们是这样定义数组中心索引的：数组中心索引的左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和。 如果数组不存在中心索引，那么我们应该返回 -1。如果数组有多个中心索引，那么我们应该返回最靠近左边的那一个。 示例 1: 输入: nums = [1, 7, 3, 6...
基础数据的索引和切片
weixin_63595913的博客
11-23 291
基础数据的索引和切片
NumPy数组切片
最新发布
Humbunklung的专栏
05-25 469
`NumPy` 的 **​​切片（Slicing）​** ​操作允许高效地访问和操作数组的子集，其语法与 `Python` 列表类似但更强大，支持​ **​多维切片​** ​和​ **​视图机制**​​（非副本）。以下是核心用法详解
numpy ---数组的索引与切片（1）
qq_43709590的博客
03-17 307
一、一维数组 定义一个原始数组 import numpy as np arr1=np.arange(1,11) print("原始数据：",arr1) 结果 原始数据： [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10] arr[x] 获取第x个数据 print("切片数据：",arr1[0]) # 获取数组第一个位置的数字 结果 原始数据： [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10] 切片数据： 1 arr[:] 获取全部数据 print("切片数据：",
数组的索引
wutanghua的博客
09-09 4416
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:\...
141、Python数组切片与索引：轻松玩转数组元素
silenceallat的博客
05-28 645
本文深入介绍了Python数组的切片和索引功能，展示了如何使用这些功能来选择、提取和修改数组元素。通过丰富的实例和实用技巧，读者可以更好地理解和应用这些概念。文章还强调了数组切片与索引在实际编程中的重要性，以及它们如何提高代码效率和可读性。
Python 数据分析三剑客之 NumPy（二）：NumPy 数组索引、切片、广播、拼接、分割
12-21
获取行或列【2×03】布尔索引【2×04】花式索引【3×00】NumPy 切片【4×00】NumPy 数组运算以及广播原则【7×00】数组的拼接与元素的添加【7×01】将数组转换成列表，拼接完成再转换成数组【7×02】numpy.append()...
numpy数组索引与切片深度解析
在Python的科学计算库numpy中，索引和切片是操作数组数据的基础方法，尤其对于一维和多维数组。本篇将详细解析numpy中的这些概念。 一、一维数组的索引和切片 一维数组的索引与Python的列表类似，从0开始。例如，`...
python numpy数组的索引和切片的操作方法
09-20
数组索引和切片的方法如下： ```python # 创建一维数组 arr1 = np.array(np.arange(9)) # 索引 arr1[-1] # 获取最后一个元素，这里是 8 arr1[arr1.size-2] # 获取倒数第二个元素，这里是 7 arr1[arr1.size-9] # ...
索引数组
ZJP852的博客
11-16 879
索引数组 一、什么PHP数字索引数组？ PHP数字索引数组一般表示数组元素在数组中的位置，由数字组成，下标从0开始数字索引数组默认索引值就是从数字0开始的，不需要特别指定。PHP会自动为索引数组的键进行赋值 二、如何创建索引数组？ ...
数组中元素的索引
wangyanming123的博客
04-04 2466
数组中元素的索引
Numpy基本操作——数组的切片索引操作
阿极的博客
01-16 2771
numpy提供比常规Python序列更多的索引方法，除了整合和分片，数组可以被整数数组和布尔型数组索引。本文先讲一些简单的索引。
【numpy基础】--数组索引
Gefangenes的博客
05-25 784
numpy数组索引的意义在于它可以使数组中的数据更加灵活和易于管理。通过使用索引，开发人员可以快速访问数组中的特定元素，而不需要遍历整个数组。这可以大大加快计算速度和减少内存使用。此外，数组索引还可以用于数组的重构和维护。通过对数组索引的有效使用，开发人员可以轻松地修改和维护数组中的数据，而不会影响到其他使用该数组的程序。
数组中的索引是什么？
m0_59748326的博客
03-18 1356
数组索引的深入理解
切片索引和整数数组索引
qq_38656621的博客
01-20 928
使用切片索引到numpy数组时，生成的数组视图将始终是原始数组的子数组 但是整数数组索，不是其子数组，是形成新的数组 切片索引 a = np.array([[1,2], [3, 4], [5, 6]]) b=a[0:1,0:1] b[0,0]=2 print(a[0,0]==b) 输出：[[ True]] 整数数组索引 a = np.array([[1,2], [3, 4], [5, 6]]) ...
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