Python多维数组的索引与切片

Python多维数组的索引与切片

多维数组是NumPy中重要的数据结构，用于表示矩阵或更高维度的数据结构。其索引与切片方法在逻辑上是对一维数组操作的扩展，能够通过逗号分隔每个维度的索引或切片范围实现。

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1. 多维数组的基本索引

多维数组的索引通过逗号分隔的形式指定每个维度的具体位置。每个维度的索引从0开始。

示例代码：

import numpy as np

# 创建一个2x3的二维数组
array = np.array([[10, 20, 30],
                  [40, 50, 60]])

# 访问第一行第二列的元素
element = array[0, 1]
print("第一行第二列的元素：", element)

# 访问第二行第三列的元素
element = array[1, 2]
print("第二行第三列的元素：", element)

运行结果：

第一行第二列的元素： 20
第二行第三列的元素： 60

解析：

1. array[0, 1]：访问第1行（索引为0）的第2个元素（索引为1）。
2. array[1, 2]：访问第2行（索引为1）的第3个元素（索引为2）。

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2. 多维数组的切片

多维数组的切片操作允许从每个维度提取子集数据。其语法为：

array[start:stop:step, start:stop:step, ...]

每个维度的切片通过逗号分隔，表示不同的维度。

示例代码：

# 创建一个4x4的二维数组
array = np.array([[1,