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numpy 切片

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 python numpy 切片 

对于一维数组来说,python原生的list和numpy的array的切片操作都是相同的。无非是记住一个规则arr_name[start: end: step],就可以了。

实例:

step默认为1,当为负数时,表示从右到左

当start缺省时,默认为0,即 a[:3]相当于 a[0:3]

当end缺省时,默认为len(alist), 即a[1:]相当于a[1:10]
当start,end都缺省时,a[:]就相当于完整复制一份a
 
当step<0时,start缺省时,默认为-1. end缺省时,默认为-len(a)-1
所以a[::-1]相当于 a[-1:-len(a)-1:-1],也就是从最后一个元素到第一个元素复制一遍,即倒序。

下面是几个特殊的例子:

  • [:]表示复制源列表
  • 负的index表示,从后往前。-1表示最后一个元素。

相对于一维数组而言,二维(多维)数组用的会更多。一般语法是arr_name[行操作, 列操作]
先随机产生一个3*4的数组。

in:arr = np.arange(12).reshape((3, 4)) 

out:
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])
  • 取行数据
arr[i, :] #取第i行数据
arr[i:j, :] #取第i行到第j行的数据
  • 取列数据(注意数据格式)
in:arr[:,0] # 取第0列的数据,以行的形式返回的
out:
array([0, 4, 8])

in:arr[:,:1] # 取第0列的数据,以列的形式返回的
out:
array([[0],
       [4],
       [8]])

  • 取一个数据块
# 取第一维的索引1到索引2之间的元素,也就是第二行 
# 取第二维的索引1到索引3之间的元素,也就是第二列和第三列
in:arr[1:2, 1:3] 

out: 
array([[5, 6]])


 # 取第一维的全部 
 # 按步长为2取第二维的索引0到末尾之间的元素,也就是第一列和第三列
in: arr[:, ::2]

out: 
array([[ 0,  2],
       [ 4,  6],
       [ 8, 10]])

 




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