Numpy学习笔记之Fancy Indexing

最新推荐文章于 2025-06-14 12:02:56 发布
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分类专栏： Python数据科学库Numpy
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34734683/article/details/79478451
本文介绍了Numpy中的Fancy Indexing技术，包括如何处理不等步长的索引选取，利用二维数组创建新的数组，从二维矩阵中选择特定点，以及在行和列中应用布尔值过滤。还探讨了数组比较、布尔运算的复合使用，如计数、any和all函数的应用，以及位运算符(&, |, ~)在数组运算中的作用。特别地，文章展示了如何选取每行中第三列能被3整除的元素所在的行。" 112099953,10296097,Go模块管理：多包同时开发与go mod实践,"['Go语言', '模块化', 'go mod', '包管理']

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

#想返回不等步长的方法

比如想返回索引为3,5,8的索引所在的值，不是等步长的值如何处理？


#从一位数组中取出构成新的二维数组

索引为为二维数组即可


#二维矩阵中取点


相当于取出（0,1），（1,2），（2,3）点

#取感兴趣的行或者列


#行、列中也可以传入布尔值

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nginx+fancyindex漂亮目录浏览带搜索功能
别人的公司996，我们的工时007
11-14 6295
nginx+fancyindex漂亮目录浏览带搜索功能更换原因系统环境安装所需包并下载nginx1.14.0和fancy插件编译Nginx和fancy 更换原因 nginx自带目录索引，功能简单、样式也不好看，现在使用fancyindex插件来做索引，配上一个漂亮的主题还有搜索的功能 系统环境 系统：CentOS Linux release 7.5.1804 web：Nginx 1.14.0 fa...
Numpy学习笔记
artemis_123的博客
12-29 771
基于Wes McKinney的Python for Data Analysis第四章NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation整理代码得来。 最近在自学Python，感觉还是要敲一下的，又懒得在书上做笔记，所以在Notebook上写写喽。有需要的尽管参考~谢谢 import numpy as np #通过np.array()用list创
Numpy 之Fancy indexing
weixin_42730667的博客
09-30 1116
在创建完narray多维数组时，一般访问多维数组的某个元素是都是使用index进行访问，但是使用index访问存在一个问题就是一次只能访问一个元素，但是Numpy Fancy Indexing很好的解决了这个问题，它提供了各种使用index 技巧，能够一次性访问多个元素，并且可以根据index，选择所需要的数据重新组成一个新的数组。 Indexing with Arrays of Indices...
NumPy 数组花式索引（Fancy Indexing）
最新发布
Humbunklung的专栏
06-14 1341
前面的博客分享了我对于NumPy数组索引的学习心得——如何使用简单索引（例如 arr[0]）、切片（例如 arr[:5]）和布尔掩码（例如 arr[arr > 0]）来访问和修改数组的部分内容。 这里，我们将介绍另一种数组索引方式，称为花式或矢量化索引，其中我们用索引数组代替单个标量。 这种方式可以让我们非常快速地访问和修改数组中复杂子集的值。
Numpy的fancy indexing简介
Blateyang的博客
12-12 5530
fancy indexing概念上很简单：即指传递索引数组以便一次得到多个数组元素。使用fancy indexing时要特别注意的一点是返回数组的shape反映的是索引数组的shape而不是被索引的原数组的shape。
numpy中的fancy indexing
w112348的博客
02-27 167
bool索引 a: ndarray b: ndarray of bool a.shape == b.shape a[b] a = np.arange(-2, 3) print(a) print(a[[True, False, True, False, False]]) print(a > 0) print(a[a > 0]) [-2 -1 0 1 2] [-2 0] [False False False True True] [1 2] array索引 1D数组 a:ndarra
Numpy中重要的概念Fancy Indexing
e891377的专栏
11-11 431
文章目录Numpy中重要的概念Fancy IndexingNumpy中的比较和Fancy IndexingFancy IndexingFancy Indexing 应用在二维数组numpy.array的比较使用numpy.array的比较结果比较结果和Fancy Indexing最后一个例子说明参考资料 Numpy中重要的概念Fancy Indexing Numpy中的比较和Fancy Indexing Fancy Indexing import numpy as np x = np.arange(16)
听慕课做Python 机器学习笔记（二）：numpy基本使用
weixin_44011439的博客
02-15 568
一、numpy.array基础 1、首先调用numpy，查看版本，取别名： import numpy numpy.__version__ ‘1.16.5’ import numpy as np 2、与Python自带的List的区别 （1）list数组里元素可以不是同一个类型 L = [i for i in range(10)] L[5] = 'machine learning' L ...
2.Numpy数组运算
学习与分享
06-03 1281
高效数组操作：通过向量化运算替代 Python 循环，显著提升计算速度。支持多种数据类型（int/float/bool）和灵活的数组创建方式（zeros/ones/arange）。 丰富的数学工具：内置三角函数、指数对数、线性代数等函数，覆盖科学计算全场景。 灵活的索引机制：支持基本索引、切片、花式索引（整数 / 布尔数组），实现复杂数据筛选。 广播机制：自动处理不同形状数组的运算，减少代码冗余。 统计与条件工具：通过 函数、掩码操作高效处理数据筛选与替换，高效快捷。
读书笔记：利用Python进行数据分析【第四章：NumPy基础-array数组】
欲速求达，三思后行
08-12 1229
读书笔记：利用Python进行数据分析【第四章：NumPy基础-array数组】不要误会，并不是作者不识数，1后面直接接了个4。 主要是这本书的第二章其实是一些范例，而且都是从很高的层次来提起兴趣的，可能后面全学完了回来仔细研读更好一些。而第三章主要讲Ipython，不过这个版本的Enthought Canopy已经有自己的IDE了。 总之，接下来就直接第四章了。Numpy是高性能科学计算和数据
numpy利用fancy indexing提取出想要的行
qq_39422041的博客
07-18 673
In [2]: arr = np.empty((8, 4)) In [3]: arr Out[3]: array([[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0....
Python3机器学习笔记（7）—— Numpy 中的比较 和 FancyIndexing
一角残叶的博客
06-19 372
1 Numpy.array 的比较
【Numpy库】【花哨索引】用python做数据分析所必须掌握的基础库之一 _03_ 花式（花哨）索引_fancy indexing
爱学的萌萌虾
10-14 843
花哨索引 花式（哨）索引（ Fancy indexing） 是一个NumPy术语， 它指的是利用整数数组进行索引。 花哨索引----传递的是索引数组，不是单个标量。花哨索引让我们能够快速获得并修改复杂的数组值的子数据集。其意味着传递一个索引数组来一次性获得某个维度上的多个数组元素。 小虾认为大概知道上面是什么意思，还是通过例子来学习一下，比较实在...
numpy陷阱之fancy indexing生成copy
silent56_th的博客
03-15 384
numpy在用python传统的slicing做index，和其自定义的numpy.array/list做index时的表现不同，非常坑人。。。 翻译自此文档：https://scipy-cookbook.readthedocs.io/items/ViewsVsCopies.html 什么是fancy index：详见numpy文档 。简单的说，除了传统的slicing（即start:end:s...
Numpy的fancy indexing中多维数组的用法
Rey111的博客
03-10 153
Numpy的fancy indexing中多维数组的用法 问题如下图 import numpy as np b = np.array([[1.5,2,3],[4,5,6]]) print(b) print(b[[1,0,1,0]][:,[0,1,2,0]]) 下图是两次尝试 经过测试，[:,[0,1,2,0]] 逗号前的冒号是指行的范围，行的范围根据前面 [1,0,1,0] 中的值来定，在本例中，最长不会超过4行；[0,1,2,0] 分别指该行的第几列。 ...
NumPy基础之花式索引
sinat_34735632的博客
02-08 1131
NumPy的花式索引(Fancy indexing)指ndarray数组使用整数数组进行索引。这的整数数组可以是python的列表等可迭代对象，也可以是NumPy数组。花式索引，用整数数组的元素作为对应轴的索引，并且按数组元素顺序选取子集。
Numpy中Fancy indexing的使用，数组的比较与抽取特定数据
纸城的博客
03-01 294
先搞懂什么是Fancyindexing。简言之就是，利用数组下标来操作数组的一系列方法。
python通过fancy indexing把数组转换为one hot编码的numpy array
lovelife110的博客
06-10 2151
背景 实现一维numpy数组 a = array([1,0,3]) 转换为2维的 1-hot数组 b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]]) python实现示例代码 import numpy as np if __name__ == '__main__': ind = np.array([1, 0, 3]) x = np.zeros((ind.size, ind.max() + 1)) x[np.arange(ind.size),
【Numpy基础4-比较和fancy_indexing】
愿岁月如歌
01-18 307
import numpy as np In [2]: x = np.arange(16) In [3]: x Out[3]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]) In [4]: x[3:9:2] Out[4]: array([3, 5, 7]) In [5]: # 要返回 2 ...
numpy学习笔记
05-29
好的，我可以和你分享一些关于numpy的学习笔记。 首先，numpy是一个Python的库，用于科学计算和数据分析。它提供了高性能的多维数组对象以及相关的工具和函数。 下面是一些常用的numpy操作： 1. 创建数组 可以...
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