1.一维数组的索引及切片
ar = np.arange(20) print(ar) print(ar[4]) print(ar[3:6]) print(ar[:4:2]) #索引到4 按2的步长 print('-----')
输出结果：
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19] 4 [3 4 5] [0 2] -----
2. 二维数组的索引及切片
ar = np.arange(16).reshape(4,4) print(ar, '数组轴数为%i' %ar.ndim) # 4*4的数组 print(ar[2], '数组轴数为%i' %ar[2].ndim) # 切片为下一维度的一个元素，所以是一维数组 print(ar[2][1]) # 二次索引，得到一维数组中的一个值 print(ar[1:3], '数组轴数为%i' %ar[1:3].ndim) # 切片为两个一维数组组成的二维数组 print(ar[2,2]) # 切片数组中的第三行第三列 → 10 print(ar[:2,1:]) # 切片数组中的1,2行、2,3,4列 → 二维数组 print('-----')
输出结果：
[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11] [12 13 14 15]] 数组轴数为2 [ 8 9 10 11] 数组轴数为1 9 [[ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] 数组轴数为2 10 [[1 2 3] [5 6 7]] -----
3.三维数组的索引及切片
ar = np.arange(8).reshape(2,2,2) print(ar, '数组轴数为%i' %ar.ndim) # 2*2*2的数组 print(' ') print(ar[0], '数组轴数为%i' %ar[0].ndim) # 三维数组的下一个维度的第一个元素 → 一个二维数组 print(ar[0][0], '数组轴数为%i' %ar[0][0].ndim) # 三维数组的下一个维度的第一个元素下的第一个元素 → 一个一维数组 print(ar[0][0][1], '数组轴数为%i' %ar[0][0][1].ndim)
输出结果：
[[[0 1] [2 3]] [[4 5] [6 7]]] 数组轴数为3 [[0 1] [2 3]] 数组轴数为2 [0 1] 数组轴数为1 1 数组轴数为0
4. 布尔型索引及切片
# 布尔型索引及切片 ar = np.arange(12).reshape(3,4) i = np.array([True,False,True]) j = np.array([True,True,False,False]) print(ar) print(i) print(j) print(ar[i,:]) # 在第一维度做判断，只保留True，这里第一维度就是行，ar[i,:] = ar[i]（简单书写格式） print(ar[:,j]) # 在第二维度做判断，这里如果ar[:,i]会有警告，因为i是3个元素，而ar在列上有4个 # 布尔型索引：以布尔型的矩阵去做筛选 m = ar > 5 print(m) # 这里m是一个判断矩阵 print(ar[m]) # 用m判断矩阵去筛选ar数组中>5的元素 → 重点！后面的pandas判断方式原理就来自此处
输出结果：
[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] [ True False True] [ True True False False] [[ 0 1 2 3] [ 8 9 10 11]] [[0 1] [4 5] [8 9]] [[False False False False] [False False True True] [ True True True True]] [ 6 7 8 9 10 11]
5.数组索引及切片的值更改、复制
ar = np.arange(10) print(ar) ar[5] = 100 ar[7:9] = 200 print(ar) # 一个标量赋值给一个索引/切片时，会自动改变/传播原始数组 ar = np.arange(10) b = ar.copy() b[7:9] = 200 print(ar) print(b) # 复制
输出结果：
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [ 0 1 2 3 4 100 6 200 200 9] [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [ 0 1 2 3 4 5 6 200 200 9]