Python Numpy的切片和索引及使用

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于 2024-04-17 15:39:17 首次发布
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Numpy介绍

数据类型

数组属性

一、索引的介绍

二、数组的索引

1、引入numpy库

（1）先将numpy引入库中

（2）创建一个示例数组并进行查看

2、访问元素

（1）访问正向索引

（2）访问反向索引

3、修改元素

4、增加元素

5、删除元素

三、数组切片

1、数组切片的介绍

2、NumPy数组切片的基本格式如下：

（1） 使用一维数组切片​编辑

 （2）使用二维数组切片

四、创建6*6的数独矩阵

五、数组的基本运算

 1、数组的加减乘除

2、数组的统计函数 

（1）求平均值mean

（2）求最大值max

（3）求最小值min

（4）求中位数median

（5）求方差

总结

Numpy介绍

Numpy，全称Numerical Python，是一个开源的Python库，它为Python提供了强大的多维数组对象和用于处理这些数组的函数。NumPy的核心是ndarray，它是一个高效的多维数组容器，用于存储和处理大规模的数据。NumPy还提供了许多数学函数，用于数组之间的操作，以及用于线性代数、傅立叶变换和随机数生成等功能。

Numpy 不仅仅是 Python 科学计算中使用最多的库，还是 SciPy， Pandas等库的基础，它提供了更加高级有效的数据结构，是专门为科学计算而生的库。

数据类型

下面罗列了一些常见Numpy类型

名称 描述
bool_ 布尔型数据类型（True 或者 False）
int_ 默认的整数类型
int32 整数（-2147483648 to 2147483647）

数组属性

Numpy数组的主要属性包括：

  • ndim。这个属性返回数组的维度数量，即数组的秩。例如，一个二维数组的ndim值为2。
  • shape。这个属性返回一个元组，表示数组的维度大小。例如，一个2x3的数组的shape为(2,3)。
  • size。这个属性返回数组中元素的总数，等于数组的形状的各维度大小的乘积。
  • dtype。这个属性表示数组中元素的数据类型。NumPy提供了多种数据类型，如int8、int32、float64等，可以根据需要指定数组的数据类型。
  • flags。这个属性提供了有关数组内部布局和内存管理的信息，包括是否C或Fortran内存布局、是否只读等。

一、索引的介绍

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。

二、数组的索引

在Python中，数组（在Python中称为列表）的索引操作可以用来访问、修改或删除数组中的元素。

函数 描述
resize 返回指定形式的新数组
append 将值添加到数组末尾
insert 延指定轴将数值插入到指定下标之前
delete 删掉某个轴的子数组，返回删除后的新数组

1、引入numpy库

（1）先将numpy引入库中

（2）创建一个示例数组并进行查看

2、访问元素

（1）访问正向索引

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