【Numpy基础】Numpy获取array（矩阵）中指定所有行列的元素

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于 2021-04-30 20:36:15 发布

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分类专栏： Python学习文章标签： python numpy

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本文介绍了如何在Python中使用Numpy数组的索引来直接获取指定元素，避免了转换成Pandas DataFrame再使用iloc的繁琐步骤。示例中展示了通过行和列索引获取多个元素的方法，并解释了索引的使用方式。

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Python中一般获取带有index或者columns名称行列的矩阵元素，一般都是用pandas中iloc处理的。有时候处理完之后还得转成numpy格式，过程就比较麻烦虽然就是.values的事情，为啥不能用pandas一步到位呢。下面介绍一下Python获取array中指定元素的示例:

# 设array为3*10的shape
s = array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
  [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
  [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]])
 # 想取指定元素(取出单一元素)，下标索引即可如：
s[1][4]
#扩展一下，若想同时取多个元素，则把行号，列号对应的元素
#封装成list，或者range,这里也就是矩阵的取法
s[[0,1,2],[1,8,3]]
输出：array([ 1, 18, 23])
这里解释一下s[[0,1,2],[1,8,3]]中的[0,1,2]是行号，[1,8,3]是列号