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  NumPy - 索引和切片

  • 简述

    ndarray 对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，就像 Python 的内置容器对象一样。
    如前所述，ndarray 对象中的项目遵循从零开始的索引。提供三种类型的索引方法 -field access, basic slicing和advanced indexing.
    基本切片是 Python 对 n 维切片的基本概念的扩展。一个 Python 切片对象是通过给出start, stop， 和step内置参数slice功能。将此切片对象传递给数组以提取数组的一部分。

  • 示例 1

    
import numpy as np 
a = np.arange(10) 
s = slice(2,7,2) 
print a[s]
    它的输出如下 - 
    
[2  4  6]
    在上面的例子中，一个ndarray对象由arange()功能。然后分别使用 start、stop 和 step 值 2、7 和 2 定义切片对象。当这个切片对象被传递给 ndarray 时，它的一部分从索引 2 开始到 7，步长为 2 被切片。
    也可以通过将分片参数用冒号 : (start:stop:step) 直接传递给ndarray目的。

  • 示例 2

    
import numpy as np 
a = np.arange(10) 
b = a[2:7:2] 
print b
    在这里，我们将得到相同的输出 - 
    
[2  4  6]
    如果只放一个参数，则返回与索引对应的单个项目。如果在其前面插入 :，则从该索引开始的所有项目都将被提取。如果使用两个参数（在它们之间带有 :），则默认第一步的两个索引（不包括停止索引）之间的项目将被切片。

  • 示例 3

    
# slice single item 
import numpy as np 
a = np.arange(10) 
b = a[5] 
print b
    它的输出如下 - 
    
5

  • 示例 4

    
# slice items starting from index 
import numpy as np 
a = np.arange(10) 
print a[2:]
    现在，输出将是 - 
    
[2  3  4  5  6  7  8  9]

  • 示例 5

    
# slice items between indexes 
import numpy as np 
a = np.arange(10) 
print a[2:5]
    在这里，输出将是 - 
    
[2  3  4]
    以上描述适用于多维ndarray也。

  • 例 6

    
import numpy as np 
a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]]) 
print a  
# slice items starting from index
print 'Now we will slice the array from the index a[1:]' 
print a[1:]
    输出如下 - 
    
[[1 2 3]
 [3 4 5]
 [4 5 6]]
Now we will slice the array from the index a[1:]
[[3 4 5]
 [4 5 6]]
    切片还可以包括省略号 (...) 以生成长度与数组维度相同的选择元组。如果在行位置使用省略号，它将返回一个包含行中项目的 ndarray。

  • 例 7

    
# array to begin with 
import numpy as np 
a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]]) 
print 'Our array is:' 
print a 
print '\n'  
# this returns array of items in the second column 
print 'The items in the second column are:'  
print a[...,1] 
print '\n'  
# Now we will slice all items from the second row 
print 'The items in the second row are:' 
print a[1,...] 
print '\n'  
# Now we will slice all items from column 1 onwards 
print 'The items column 1 onwards are:' 
print a[...,1:]
    该程序的输出如下 - 
    
Our array is:
[[1 2 3]
 [3 4 5]
 [4 5 6]] 
 
The items in the second column are: 
[2 4 5] 
The items in the second row are:
[3 4 5]
The items column 1 onwards are:
[[2 3]
 [4 5]
 [5 6]]
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