numpy 数据切片方法

最新推荐文章于 2025-04-01 12:45:33 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-01 12:45:33 发布 · 1.2k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#numpy #数据切片

假设设一个numpy数组的a的维度为[1000,128,128,20]。b=a[:,:,:,0]，b的维度为[1000,128,128]。假设c=a[:,:,:,0:1]，那么c的维度为[1000,128,128,1]。b和c的数据内容是一样的，但是c多了一个内容是空的维度。
【Python Numpy教程】切片和索引
m0_62599305的博客
11-02 8861
NumPy是Python中用于科学计算的重要库之一，它提供了多维数组对象和许多用于操作这些数组的函数。在本教程中，我们将探讨NumPy中的数组切片和索引，这是使用NumPy进行数据处理和分析时的关键概念。数组切片和索引使您能够访问、操作和修改NumPy数组的元素，对于数据处理和提取特定数据非常有用。在本教程中，我们介绍了如何使用NumPy进行数组切片和索引。这些功能使您能够有效地访问和操作NumPy数组中的元素。使用索引访问单个元素或使用负索引访问数组末尾的元素。
3.numpy中的索引和切片
2301_79181607的博客
07-26 397
numpy中的一维、二维、三维数组访问单个元素、离散的多个元素、连续的多个元素的操作numpy中的布尔索引和基于布尔索引的条件索引numpy中的索引和切片是深拷贝还是浅拷贝？和python的列表不同吗？到这里，numpy中的索引和切片操作就讲解完了。下一节会讲解numpy中的数组运算。我是张小yu，创作不易，请多关照。
Python Numpy的切片和索引及使用
pengp_123的博客
04-17 1425
索引是指对一个容器类型（例如序列、字符串）中元素的编号，可以通过这些编号来访问或修改容器类型中的元素。在Python中，容器类型的索引起始值为0，即第一个元素的索引为0，第二个元素的索引为1，以此类推。NumPy是一个强大的Python库，用于科学计算和数据分析，它提供了用于处理多维数组的功能。数组切片是一种在NumPy中常用的技术，用于获取数组的子集。让我们逐步介绍NumPy数组切片的格式、用法和示例代码。
numpy之数据的切片
MESSI_JAMES的博客
05-25 554
一维数组的索引 与列表，元组类似 import numpy as np heros=np.array(["瑞文","寒冰","武器","老鼠","赏金"],dtype="U10") print(heros[2])--------------->武器 一维数组的切片 获取后面两个 print(heros[3:]) print(heros[-2:])---------
Numpy 数组切片
热门推荐
岳来的博客
12-30 1万+
Numpy 数组切片
NumPy 基本切片和索引的具体使用方法
09-19
本文将深入讲解NumPy的基本切片和索引的使用方法。 首先，我们要了解NumPy数组的索引方式。NumPy数组支持标准Python索引语法`x[obj]`，其中`x`是数组，`obj`是选择元素的方式。根据`obj`的不同类型，索引分为三种：...
精选资源
通俗图解NumPy数据处理方法
01-03
- **向量索引**：NumPy支持切片、整数索引和布尔索引。索引操作会直接修改原始数组，除非使用`copy()`方法创建副本。 - **向量运算**：包括加减乘除、指数、对数、三角函数等，如`arr * arr`（点乘）、`arr + arr`...
python：numpy切片
qq_19072921的博客
03-21 711
python：numpy切片
精选资源
Numpy数据处理详解Python机器学习和数据科学中的高性能计算方.pptx
10-13
Numpy数据处理详解Python机器学习和数据科学中的高性能计算方 《Numpy数据处理详解Python机器学习和数据科学中的高性能计算方》是一本全面介绍Numpy在Python数据处理和机器学习中的应用的书籍。这本书详细地介绍了...
11.1 Numpy切片
water lover的博客
07-14 1227
11.1 Numpy切片
Numpy 切片和索引
最新发布
2301_82147854的博客
04-01 1097
详细讲解numpy库中的切片和索引的作用
numpy方法汇总（切片，组合等）
kylin_learn的博客
10-03 2899
一、numpy索引 1.1 布尔索引 row_index = (M[:,0] >= 20) & (M[:,0] <= 80) col_index = M[0,:] >= 5 M[row_index,:][:,col_index] 注意：不能在同一个方括号中对列和行都使用布尔索引。新词我们必须先在行方向上进行布尔选择，然后重新打开方括号进行第二次选择，这一次集中在...
numpy中array数组切片图解
qq_44276317的博客
10-17 572
图解array的切片操作 画的很好的两张图，清晰明了
python 三维图片 任意切片,使用Python和Numpy创建原始图像的图像切片（m * n）
weixin_28991555的博客
11-25 550
I am using numpy to create tiles of (224*224) from my 16-bit tiff image (13777*16004). I was able to crop/slice into equal tiles of 224*224 along the rows and columns. I ran into problems while trying...
关于 python 使用 numpy 对类RGB图片数组各种维度的切片/裁切测试
qq_23949975的博客
02-01 1938
源代码如下 #numpy切片测试 import numpy as np #模拟图片数组RGB nparray=np.array([ [[21,22,35],[23,16,54],[16,54,24]], [[12,54,68],[64,68,23],[13,53,64]], [[12,35,45],[12,15,35],[12,54,68]], ]
python 三维图片 任意切片_有效地使用多个Numpy切片进行随机图像裁剪
weixin_39772420的博客
11-25 2638
有效地使用多个Numpy切片进行随机图像裁剪我有一个4-D numpy数组，第一个维度代表数据集中的图像数量，第二个和第三个是（相等）宽度和高度，第四个是通道数量（3）。例如，假设我有4张28 * 28的彩色图像，所以我的图像数据如下所示：X = np.reshape(np.arange(4*28*28*3), (4,28,28,3))我想选择4个图像中每个图像的随机16 * 16宽x高的裁剪。关...
Numpy切片后保留一维数组的维度信息
weixin_30551947的博客
09-05 1965
切片后保留一维数组的维度信息 >>> x array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) >>> a=x[:,0] >>> a array([0, 3, 6]) >>> a.shape (3,) #丢失维度信息 >>> a=x[:,0,N...
numpy切片不丢失维度为1时的维度(numpy slice without losing dimension)
sinat_24259567的博客
08-03 4270
numpy中实现矩阵的切片不丢失维度的几种方法1. X[ :, ii ][ :, np.newaxis ] 或 X[ ii, : ][ np.newaxis, :]2. X[ :, ii, np.newaxis] 或 X[ np.newaxis, ii, :]3. X[ :, [ii] ] 或 X[ [ii], : ]4. reshape方法 在输出numpy矩阵的一维切片的时候，经常会遇到一种情...
numpy常用属性以及切片操作
qq_45011164的博客
09-25 667
数字图像可以表示为矩阵的形式，所以利用切片的操作可以对图像进行翻转和裁剪等操作。可以通过：操作对数组进行任意方式的切片，十分的灵活。stop：截止索引(注意输出该索引前一个数）step：步长（正向切片和负向切片）start：起始索引。
numpy 数据切片
03-27
### NumPy 数据切片的使用方法 NumPy 是 Python 中处理数值计算的核心库之一，其提供了强大的数组对象 `ndarray` 和一系列高效的操作工具。其中，数据切片（Slicing）是访问和操作数组子集的重要方式。 #### 一维数组切片 对于一维数组，可以通过指定起始位置、结束位置以及步长来实现切片操作。基本形式如下： ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) sub_arr = arr[1:4] # 获取从索引1到索引3的元素[^1] print(sub_arr) # 输出 [2 3 4] step_arr = arr[::2] # 步长为2，获取所有偶数索引处的元素 print(step_arr) # 输出 [1 3 5] ``` 上述代码展示了如何通过 `[start:end:step]` 的语法提取特定范围内的元素。 --- #### 多维数组切片 在多维数组中，切片操作更加灵活。以下是具体说明： ##### 1. 行列选取 假设有一个二维数组 `num`，可以按照以下方式进行切片： ```python num = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) row_slice = num[:2, :] # 取前两行的所有列[^3] col_slice = num[:, :2] # 取所有行的前两列 element = num[1, 2] # 访问第二行第三列的单个元素 print(row_slice) print(col_slice) print(element) ``` 运行结果分别为： ``` [[1 2 3] [4 5 6]] [[1 2] [4 5] [7 8]] 6 ``` ##### 2. 部分行列组合 如果需要更复杂的行列组合，可以直接定义具体的范围： ```python complex_slice = num[0:2, 1:] # 提取第0至第1行，第1列及其后的所有列 print(complex_slice) ``` 输出结果为： ``` [[2 3] [5 6]] ``` --- #### 特殊情况下的省略与默认值 当某些维度上的边界未被显式指定时，默认会采用整个轴的长度作为上下限。例如： ```python default_row = num[:, 0] # 默认取所有行的第一列 default_col = num[0, :] # 默认取第一行的所有列 print(default_row) print(default_col) ``` 输出结果为： ``` [1 4 7] [1 2 3] ``` 此外，在更高维度的情况下，也可以应用类似的逻辑进行切片。 --- ### 总结 以上介绍了 NumPy 数组的一维切片和多维切片操作，涵盖了常见场景中的用法。这些功能不仅简化了复杂的数据处理过程，还显著提升了程序性能。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值