8、Python 数据处理：NumPy 与 Pandas 实战指南

Python 数据处理：NumPy 与 Pandas 实战指南

1. NumPy 数组操作

1.1 基本切片

NumPy 数组的切片操作与列表类似，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。

以下是一些基本切片的示例代码：

import numpy as np

x = np.array([5, 6, 7, 8, 9])
print(x[1:7:2])  # 输出: [6 8]

print(x[-2:5])  # 输出: [8 9]
print(x[-1:1:-1])  # 输出: [9 8 7]

print(x[4:])  # 输出: [9]

y = np.array([[[1],[2],[3]], [[4],[5],[6]]])
print("Shape of y: ", y.shape)  # 输出: (2, 3, 1)
print(y[1:3])

a = np.array([[5,6,7,8], [1,2,3,4], [9,10,11,12]])
print("Array a:", a)
b = a[:2, 1:3]
print("Array b:", b)  # 输出: [[6 7] [2 3]]

print(a[0, 1])  # 输出: 6
b[0, 0] = 77
print(a[0, 1])  # 输出: