numpy数组array的切片和索引

最新推荐文章于 2024-12-22 21:31:35 发布

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#numpy #索引 #python

本文详细探讨了numpy数组的切片和索引操作，包括递归方式、逗号分隔方式、布尔索引以及where索引。在递归方式中，介绍了递归索引和切片；逗号分隔方式下，讲解了逗号索引、切片和神奇索引的用法；布尔索引通过比较操作选取符合条件的元素；where索引则类似于三目运算，用于根据条件选择数组元素。

文章目录

1、递归方式
- 1.1 递归索引
- 1.2 递归切片
2、逗号分隔方式
3、布尔索引（比较索引）
4、where索引(三目运算)

一维数组的切片和索引与列表list是一样的，这里着重介绍二维数组。

1、递归方式

1.1 递归索引

import numpy as np

arr = np.random.randint(0,10,(3,5))
print(arr)
print(arr[0][0])

[[4 3 1 3 0]
[8 8 8 8 6]
[7 0 8 7 7]]
4

1.2 递归切片

注意同样是左闭右开。

import numpy as np

arr = np.random.randint(0,10,(3,5))

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【Python Numpy教程】切片和索引

m0_62599305的博客

11-02

8904

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。

2.2 NumPy数组的切片和索引操作

chenos121的专栏

11-11

316

导入 NumPy 库：In [1]:import numpy as np #导入NumPy库np.__version__ #打印numpy版本Out[1]:'1.24.2'

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第3关：Numpy数组的切片与索引

SorrymakerS的博客

04-25

2728

numpy数组切片索引的详细讲解

YuanChen22的博客

11-21

1654

Python中numpy数组的索引问题，细节探究，详细讲解

numpy之索引和切片

weixin_30845171的博客

05-20

293

索引和切片一维数组一维数组很简单，基本和列表一致。它们的区别在于数组切片是原始数组视图（这就意味着，如果做任何修改，原始都会跟着更改）。这也意味着，如果不想更改原始数组，我们需要进行显式的复制，从而得到它的副本（.copy())。 import numpy as np #导入numpy arr = np.arange(10) #类似于list的range() arr Out[3]...

NumPy学习3之数组切片与索引

魏晋小子的博客

07-20

1027

当我们拿到一个numpy数组后，有时候我们并不是对整个数组的元素感兴趣，可能只想针对数组的某一个元素或者某一部分元素进行某些操作，而选中数组中的某个数据子集的正式切片和索引的意义所在。切片的在于取得数组中某一“矩形”子集的数据，...

python numpy数组的索引和切片的操作方法

09-20

**Python NumPy 数组的索引和切片详解** NumPy 是 Python 语言中的一个核心库，主要用于科学计算，特别是涉及到大规模数据处理时。它的核心是多维数组对象（ndarray），提供了高效的数学运算和丰富的数组操作功能。...

Numpy数组的三种主要索引方式讲解及源码示例

12-22

1504

当使用布尔索引访问数组时，会将数组中与布尔数组或布尔列表位置相同的元素进行匹配，并返回与布尔数组或布尔列表中True位置对应的元素。在上述代码中，通过布尔索引[True,False,True,False]会获取数组中True对应的一行数据，也就是行索引为0、2的两行数据，通过切片会获取两行数据中列索引为0、1的元素。上述代码中，通过两个花式索引[1,4]、[2,3]访问二维数组arr2d,依次从二维数组arr2d中获取行索引1、列索引2对应的元素和行索引4、列索引3对应的元素。

Numpy数据分析02——切片和索引

qq_44777595的博客

09-25

3748

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。 ndarray数组可以基于0-n的下标进行索引注意：区别在于数组切片是原始数组视图（这就意味着，如果做任何修改，原始数组都会跟着更改）。这也意味着，如果不想更改原始数组，我们需要进行显式的复制，从而得到它的副本(.copy())。通过切片和copy复制原列表都是复制赋值，通过直接等于是引用赋值。冒号:的解释：如果只放置一个参数，为什么切片和区间会忽略最后一个元素计算机科学家edsger w.dij

numpy数组的切片和索引

qq_45111248的博客

05-01

278

numpy数组的切片和索引基本切片的语法是array[i: j: k]，其中i是起始索引，j是停止索引，k是步长（k≠0）示例： import numpy as np x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) print(x[1:6:2]) [1 3 5] 假设n是被切片的维度中的元素的数量。若没给出i的值，则对于k>0，它默认是0，对于k&...

NumPy库--数组的索引和切片

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08-28

874

NumPy库–数组的索引和切片详解 1. 常用索引获取某行的数据： # 1. 如果是一维数组 a1 = np.arange(0,29) print(a1) print(a1[1]) # 获取下标为1的元素，结果为1 a1 = np.arange(0,24).reshape((4,6)) print(a1) print(a1[1]) # 获取下标为1的行的数据，结果为[ 6 7 8 9 10 11] 连续获取某几行的数据： # 1. 获取连续的几行的数据 a1 = np.arange(0,24).

NumPy数组基本的索引和切片

weixin_33691700的博客

11-16

202

对一维数组来说，NumPy数组的索引切片与Python列表的功能差不多： >>> arr array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> arr[3] 3 >>> arr[2:6] array([2, 3, 4, 5]) >>> arr[3:] array([3, 4, ...

numpy学习之六：numpy的切片和索引

baicaiBC3的博客

12-22

2577

numpy数组切片和索引： # numpy数组切片和索引 def testArray(): # 数组取值 print("数组取值：") a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(a[:]) # [1 2 3 4 5] print(a[2]) # 3 # 数组切片取值start:stop:step print("\n数组切片取值：") c = np.arange(10) # [0 1 2 3 4 5 6 7

Numpy数组索引与切片

weixin_46920354的博客

09-23

487

Numpy数组索引与切片 1. `ndarray`对象的内容可以通过`索引`或`切片`来获取和修改，就像 Python 的内置容器对象一样。 2. `一维数组`:一维数组比较简单,看起来和python列表很类似。 3. `二维数组`:每个索引值对应的元素不在是一个值，而是一个一维数组 4. `多维数组 import numpy as np a = np.arange(...

numpy 索引和切片

Henry的博客

05-16

3465

1. 索引元素数组的索引和列表相似 2. 切片数组的切片也和列表类似，并且支持负索引，左开右闭形式省略参数写法省略第一个参数，默认从开头开始取值（左开右闭）省略第二个参数，默认取到结束，包括最后一个索引值 3. 应用举例计算电影的每日票房收入就是拿第二天的票房减去前一天的票房 4. 多维数组多维数组的形状：shape -------2 行，4列查看元素的总个数：size------8 查看数组的维度：ndim -...

NumPy数组（二）- 数组的索引和切片

weixin_34292924的博客

03-26

446

##1. 基础知识 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。ndarray 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。 ndarray [start:stop:step] start:表示数组切片的起始下标 ...

numpy数组切片与索引

m0_63568001的博客

07-29

276

整数数组二维数组索引布尔数组输出的结果可以经过布尔运算广播机制 (满足运算条件，小的数组会在行或列重复以和大的数组相等) 运算条件

玩转NumPy——NumPy数组的切片和索引

helloword111222的博客

10-11

749

NumPy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。 eg: import numpy as np a=np.arange(0,9) s=slice(1,7,2) #从索引1开始，到索引7结束（不包含7），步长为2 print(a) print(a[s]) result： [0 1 2 3 4 5 6 7 8] [1 3 5] 我们也可以通过冒号“：”进行切片操作，arra.

Numpy数组的切片、索引和运算

bit452的专栏

01-15

1256

Numpy数组的切片、索引和运算ndarray数组的切片和索引基础索引一维数组切片和索引二维数组切片和索引布尔索引一维数组的布尔索引二维数组的布尔索引神奇索引一维数组的神奇索引二维数组的神奇索引ndarray对象的运算ndarray对象的算术运算ndarray对象的数学函数ndarray对象的统计函数 ndarray数组的切片和索引基础索引一维数组切片和索引 ndarray 数组可以基于0 - n 的下标进行索引，并设置start, stop 及step 参数进行，从原数组中切割出一个新数组。 imp

numpy数组的切片与索引

最新发布

03-15

<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何在NumPy数组中使用切片和索引。首先，我得回顾一下自己知道的关于NumPy切片和索引的知识，同时结合用户提供的引用资料，确保信息的准确性。首先，用户提供的引用[1]提到，对于一维数组，NumPy的索引和切片与Python列表类似，而二维数组则更复杂。这应该是基础部分，需要详细说明。然后引用[2]展示了如何用逗号分隔的索引来获取特定行和列的交点，比如arr[[0,2],[1,2]]，这可能涉及到花式索引。引用[3]给出的链接可能涉及更高级的操作，比如删除元素，但用户的问题主要关注切片和索引，所以暂时可能不需要深入这部分。接下来，我需要组织回答的结构。用户要求结构清晰，逐步解决问题，所以应该分点讲解，从一维数组开始，再到二维和多维数组，覆盖基本切片、整数数组索引、布尔索引等。同时，需要给出代码示例，这样用户更容易理解。首先是一维数组的切片和索引。这部分相对简单，和Python列表类似，比如arr[2:5]获取第3到第5个元素。需要提到步长，比如arr[1:7:2]。然后是二维数组的基本切片。例如，arr[0:2, 1:3]，这里逗号分隔行和列的切片。这里需要注意，行和列的切片是分别处理的，可能需要详细解释每个部分的含义。接下来是整数数组索引，也就是花式索引。比如用arr[[0,2], [1,3]]来获取特定位置的元素，或者结合切片，如arr[0:2, [1,3]]。需要说明这种索引方式返回的是拷贝而非视图，这与基本切片不同。然后是布尔索引，通过条件筛选元素，比如arr[arr > 5]。这部分可能需要解释如何生成布尔数组，以及如何使用它来过滤元素。最后是结合使用不同索引方式的情况，比如混合使用切片和整数数组索引。例如，arr[:, [0,2]]选择所有行的第0和第2列。同时，需要注意代码示例的正确性，确保语法正确，并且用中文注释解释每一步的作用。例如，在二维数组的例子中，先创建一个示例数组，然后展示不同的切片和索引操作。在回答过程中，要引用用户提供的资料，比如在讲到整数数组索引时引用[^2]，或者在基本切片时引用[^1]。需要确保引用标识自然添加在相关段落的末尾。可能还需要考虑用户在实际使用中常见的疑问，比如切片返回的是视图还是拷贝，这点在基本切片和整数数组索引之间的区别很重要。例如，基本切片返回视图，而整数数组索引返回拷贝，这会影响修改原数组时的行为，但用户的问题可能暂时不需要深入这点，但如果有提到的话会更全面。此外，用户的问题可能还涉及到高维数组，但考虑到用户主要关注切片和索引的用法，可能以二维数组为主进行讲解，高维的情况可以简要提及，比如三维数组的切片方式，用逗号分隔各维度。最后，生成相关问题，需要基于用户的问题和回答内容，提出可能的延伸问题，例如性能比较、内存问题、高级索引技巧等。现在需要检查是否有遗漏的部分，比如步长的使用、负数索引、省略号（...）的使用，但可能这些属于进阶内容，用户的基础问题可能不需要深入，但如果能简要提及会更好。例如，在切片中提到步长参数，或者负数索引表示倒序。总结回答的结构应该是： 1. 一维数组的切片和索引 2. 二维数组的基本切片（逗号分隔行列） 3. 整数数组索引（花式索引） 4. 布尔索引 5. 混合使用不同索引方式 6. 注意事项（视图与拷贝的区别）然后每个部分配以代码示例和引用标注。确保所有数学公式或变量用$...$包裹，如无必要可能不需要数学公式，但如果有提到数组的形状，比如二维数组的形状为$(m,n)$，则需要使用正确的格式。现在开始组织语言，确保用中文，结构清晰，代码正确，引用正确的位置。</think>### NumPy数组切片与索引用法详解 NumPy数组的切片和索引是数据处理中的核心操作，以下是具体用法说明： --- #### 一、一维数组的切片与索引与Python列表类似，语法为`start:end:step`： ```python import numpy as np arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) # 获取第3到第5个元素（索引2到4） print(arr[2:5]) # 输出: [2 3 4] # 步长为2，获取第2到第6个元素 print(arr[1:7:2]) # 输出: [1 3 5] ``` --- #### 二、二维数组的基本切片语法为`行切片, 列切片`，支持单独操作行列： ```python arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 获取前两行，第1到2列（左闭右开） print(arr[0:2, 1:3]) # 输出: # [[2 3] # [5 6]] ``` **注意**：切片返回**视图**，修改切片会影响原数组。 --- #### 三、整数数组索引（花式索引）通过指定行和列的整数列表获取特定元素，返回**深拷贝**： ```python # 获取第0行第1列和第2行第2列的元素 print(arr[[0, 2], [1, 2]]) # 输出: [2 9] # 获取第0-1行，第1和3列（假设数组有4列） arr = np.arange(12).reshape(3,4) print(arr[0:2, [1,3]]) # 输出: # [[ 1 3] # [5 7]] ``` --- #### 四、布尔索引通过条件筛选元素： ```python # 筛选大于5的元素 print(arr[arr > 5]) # 输出: [ 6 7 8 9 10 11] ``` --- #### 五、混合索引方式组合切片、整数列表和布尔条件： ```python # 获取所有行的第0和第2列 print(arr[:, [0, 2]]) # 输出: # [[ 0 2] # [4 6] # [8 10]] ``` --- #### 注意事项 1. **视图与拷贝**：基本切片生成视图，整数索引生成拷贝。 2. **维度匹配**：索引数组的维度需一致，否则报错。 3. **负索引**：可用`-1`表示最后一个元素，如`arr[:, -1]`获取最后一列。