ndarray對(duì)象的內(nèi)容可以通過(guò)索引或切片來(lái)訪問(wèn)和修改，與 Python 中 list 的切片操作一樣。
ndarray 數(shù)組可以基于 0 - n 的下標(biāo)進(jìn)行索引，切片對(duì)象可以通過(guò)內(nèi)置的 slice 函數(shù)，并設(shè)置 start, stop 及 step 參數(shù)進(jìn)行，從原數(shù)組中切割出一個(gè)新數(shù)組。
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import numpy as np a = np.arange(10)s = slice(2,7,2) # 從索引 2 開(kāi)始到索引 7 停止，間隔為2print (a[s]) |
輸出結(jié)果為：
[2 4 6]
以上實(shí)例中，我們首先通過(guò) arange() 函數(shù)創(chuàng)建 ndarray 對(duì)象。 然后，分別設(shè)置起始，終止和步長(zhǎng)的參數(shù)為 2，7 和 2。
我們也可以通過(guò)冒號(hào)分隔切片參數(shù) start:stop:step 來(lái)進(jìn)行切片操作：
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import numpy as np a = np.arange(10) b = a[2:7:2] # 從索引 2 開(kāi)始到索引 7 停止，間隔為 2print(b) |
輸出結(jié)果為：
[2 4 6]
冒號(hào) : 的解釋：如果只放置一個(gè)參數(shù)，如 [2]，將返回與該索引相對(duì)應(yīng)的單個(gè)元素。如果為 [2:]，表示從該索引開(kāi)始以后的所有項(xiàng)都將被提取。如果使用了兩個(gè)參數(shù)，如 [2:7]，那么則提取兩個(gè)索引(不包括停止索引)之間的項(xiàng)。
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import numpy as np a = np.arange(10) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]b = a[5] print(b) |
輸出結(jié)果為：
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import numpy as np a = np.arange(10)print(a[2:]) |
輸出結(jié)果為：
[2 3 4 5 6 7 8 9]
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import numpy as np a = np.arange(10) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]print(a[2:5]) |
輸出結(jié)果為：
[2 3 4]
多維數(shù)組同樣適用上述索引提取方法：
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import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])print(a)# 從某個(gè)索引處開(kāi)始切割print('從數(shù)組索引 a[1:] 處開(kāi)始切割')print(a[1:]) |
輸出結(jié)果為：
[[1 2 3]
[3 4 5]
[4 5 6]]
從數(shù)組索引 a[1:] 處開(kāi)始切割
[[3 4 5]
[4 5 6]]
切片還可以包括省略號(hào) …，來(lái)使選擇元組的長(zhǎng)度與數(shù)組的維度相同。 如果在行位置使用省略號(hào)，它將返回包含行中元素的 ndarray。
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import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]]) print (a[...,1]) # 第2列元素print (a[1,...]) # 第2行元素print (a[...,1:]) # 第2列及剩下的所有元素 |
輸出結(jié)果為：
[2 4 5]
[3 4 5]
[[2 3]
[4 5]
[5 6]]
以上就是淺析NumPy 切片和索引的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于NumPy 切片和索引的資料請(qǐng)關(guān)注服務(wù)器之家其它相關(guān)文章！
原文鏈接：https://www.runoob.com/numpy/numpy-ndexing-and-slicing.html
