数据分析笔记--numpy--ndarray的索引和切片

最新推荐文章于 2025-09-19 08:00:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-19 08:00:00 发布 · 456 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍了numpy库中ndarray的索引和切片操作，包括基本的下标切片、多维数组的元素选取，以及条件索引切片。特别指出，numpy中的条件索引使用&和|操作符，不同于Python中用于集合操作的交集和并集。

import numpy as np

np.arange(10)等同于np.array(range(10))

数组也可以通过下标进行切片

多维数组可以通过下标取出指定元素

取出arrr2前两行的中间三个数，对前两行同时进行切片,生成一个小的二维数组

（python中的列表是没有这样的操作的）

取出所有行的除了每行最后一个数

条件索引切片

需要注意的是，和python不同，numpy中的条件与和或用的是&和|，而在python中这两个符号是用来求集合的交集和并集的

首先通过条件判断，将会返回bool类型的数组

将此bool值的数组作为arr3的条件索引传入，即可进行条件索引切片

条件间可以通过&或者|进行连接，对多个条件进行判断

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

print_and_return

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

numpy ,ndarray 对象的内容可以通过索引或者切片来访问和修改1.字段访问 2.基本切片 3.高级索引

微笑一号的博客

08-01

2098

Numpy 索引切片大法

Python学习笔记-数据分析-Numpy03-索引和切片

MicroWisdom博客

10-21

449

Numpy的索引和切片 1、索引和分片的主要作用是查找数据，通过索引和切片能够快速的定位到需要的数据。在后期的数据清洗、数据整理等方面都要用到。 2、Numpy的索引和切片主要分为：基本索引和切片 / 布尔型索引和切片一、基本索引和切片 # Numpy中索引和切片的基本操作 # 一维数组 # 一维数组类似list。 ar1 = np.arange(20) print('一维数组ar1：', ar...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

利用Python进行数据分析(5) NumPy基础: ndarray索引和切片

weixin_33736832的博客

08-11

196

概念理解索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值。切片即对数组里某个片段的描述。一维数组一维数...

NumPy 切片和索引

最新发布

2502_92540869的博客

09-19

473

的切片操作一致，但针对多维数组做了功能扩展。以下结合具体实例，详解其语法、用法及作用。，使「选择元组的长度与数组维度一致」。是切片操作的基础，以下通过实例演示不同参数组合的效果。多维数组（如二维、三维）的切片逻辑与一维一致，核心是。再切第 1 轴，即列）。控制行和列的切割范围（逗号分隔不同轴的参数）。，切割两个索引之间的元素（不含终止索引）。，切割两个索引之间的元素（不含终止索引）。2. 冒号的灵活用法（参数省略），参数可省略（默认值见下表）。，返回该索引对应的单个元素。，从起始索引切割至数组末尾。

Numpy（五）ndarrays的切片

Fishfishfishfishcat

12-11

2062

介绍了ndarray的切片操作。

[笔记]ndarray切片(python)

gc.collect()

10-15

537

ndarray的切片有意思，对matlab的模仿很像

05 ndarray 切片

iKuboo

07-09

6989

目录一、切片方法二、copy方法复制三、diag 获取对角线元素四、unique获取唯一的元素一、切片方法我们除了能够一次访问一个元素之外，NumPy 还提供了访问 ndarray 子集的方式，称之为切片。切片方式是在方括号里用冒号:分隔起始和结束索引。通常，你将遇到三种类型的切片： 1. ndarray[start:end] 2. ndarray[start...

python学习笔记-机器学习库numpy

08-19

Python是当今世界上最受欢迎的编程语言之一，特别是在数据分析和机器学习领域。Numpy是Python中的一个核心库，专门用于处理大型多维数组和矩阵。它为高级数学运算提供了强大的支持，是进行科学计算的基础。本篇笔记...

Numpy学习笔记之ndarray的索引和切片

weq27的博客

04-14

7391

Numpy学习笔记之ndarray的索引和切片 1. 基本索引和切片一维数组和python列表结构差不多，基本索引和切片得到的结果都是原始数组的视图，修改视图也会修改原始数组。若想得到副本而非视图，就需要进行显式的复制操作，例如arr[5:8].copy()。再来看一下二维数组的基本索引和切片：重要的事情再说一遍：基本索引和切片返回的均为视图。 2. 布

Python数据分析与展示学习笔记-2-1

12-20

在数据分析和展示过程中，Numpy提供了一种强大且高效的方式来处理和操作数据，是进行科学计算和数据分析的基础。掌握Numpy的使用能够极大地提升数据处理的效率，为后续的数据分析、可视化和建模工作打下坚实的基础。

python必备库学习笔记 numpy

12-21

总之，NumPy是Python中处理多维数据的重要工具，提供了丰富的数学函数和数据结构，极大地提高了科学计算的效率和便利性。掌握NumPy的使用对于任何进行数据分析、机器学习或科学计算的Python程序员来说都是至关重要的...

numpy中实现ndarray数组返回符合特定条件的索引方法

09-20

下面小编就为大家分享一篇numpy中实现ndarray数组返回符合特定条件的索引方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

numpy 的 ndarray 数组切片

09-13

1027

python--ndarray--切片和索引

贵有恒何必三更眠五更起最无益只怕一日曝十日寒

10-04

1612

ndarray 对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与python中list的切片操作一样ndarry 数组可以基于0-n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的slice函数，并设置start,stop及step参数进行从原数组中切割出一个新数组1[2 4 6]可以使用：代替 slice所示：切片还可以包括省略号... 来使选择元组的长度与数组的维度相同，如果在行位置使用省略号它将返回包含行中元素的ndarry---------[4 5 6][[ 2 3]

Python之ndarray 数组的切片和索引

weixin_45586124的博客

11-30

1205

import numpy as np #一维数组的切片于list较为相似 a = np.arange(7) print(a) print(a[1:4]) # 每间隔2个取一个数,其中6为输出值小于这个数 print(a[ : 6: 2]) #二维数组切片 b = np.arange(12).reshape(3,4) print(b) print(b[0:3,0:2]) 运行结果： ...

ndarray的索引和切片

张茂洋的博客

03-24

3136

文章目录@[TOC](文章目录)ndarray的索引和切片1.整数索引和切片的基本使用1.1什么是索引：就是指的索引号，索引号是从0开始的1.2什么是切片：切片就是把矩阵的某一部分切下来，可以切一刀，也可以切好多刀，还可以和索引一起用2.花式（数组）索引的基本使用 ndarray的索引和切片 1.整数索引和切片的基本使用 1.1什么是索引：就是指的索引号，索引号是从0开始的在用的时候写一个参数，那代表的要获取索引号为几的元素。两个参数时，就是代表的要获取索引号从几到几的元素，但不包括第二个参数所指的元素

Python中的Numpy详解-3-Ndarry 切片

Saki_Python的博客

11-23

1086

正如之前提到的，我们除了能够一次访问一个元素之外，NumPy 还提供了访问 ndarray 子集的方式，称之为切片。切片方式是在方括号里用冒号分隔起始和结束索引。第一种方法用于选择在start和end索引之间的元素。第二种方法用于选择从start索引开始直到最后一个索引的所有元素。第三种方法用于选择从第一个索引开始直到end索引的所有元素。请注意，在第一种方法和第三种方法中，结束索引不包括在内。此外注意，因为 ndarray 可以是多维数组，在进行切片时，通常需要为数组的每个维度指定一个切片。==

numpy.ndarray索引/切片方式

Mr.horse的博客

12-08

3309

注意：获得多维数组的前三个子数组不能用array[0,1,2]，应该用 array[0:3]，如下例子： a = np.random.random([85, 7794, 64]) b = a[0:3] print(np.shape(b)) # (3, 7794, 64) ...

python中ndarray数组的索引和切片

weixin_41855010的博客

02-09

2491

索引和切片相当于是对数组中内容的读（read）或者查询（inquiry）。是我们获取有用信息（demanded infomation）的重要方法。对于索引对于1维数组：在数组名的后面用中括号[]包括索引编号，括号中填写所查询数组的编码。比如：data[1] 对于n维数组：有两种方式第一种：用列表表示所查询数的坐标值，如data_2dim[1,0] 第二种：把多维数组看成一位数组套娃，依...

深入学习数据分析：掌握Pandas与Numpy技巧

数据分析笔记 数据分析是当今信息时代一个非常...通过这些内容，读者可以建立起对Pandas和NumPy这两个库的初步了解，并能够处理简单的数据分析和可视化任务。进一步的学习和实践将有助于掌握更多的高级功能和技巧。