python的二维数组的切片避坑小结

今天想在项目中使用二维数组遇到一些坑，做一个小结为以后避坑，主要是二维数组的生成和切片部分。

（1）二维数组的切片

二维数组有list和np.array 两种数据格式，但是它们的切片方式是完全不同的。

import pandas as pd
import numpy as np
list = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
list_nparr = np.array(list)

list

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

list_nparr

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

1.二维np.array的切片

list_nparr[0:2,0:2]  # 按行列切片，中间用逗号隔开

array([[1, 2],
       [4, 5]])

2.二维list的切片

• 只能每次只取一行切片，再循环

[list[i][0:2] for i in range(0,3)]

[[1, 2], [4, 5], [7, 8]]

（2）数组的生成

• 数组的复制 是对引用的复制

m=3
n=3
l= [[0]*m]*n
l

[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

l[0][0]=3
l

[[3, 0, 0], [3, 0, 0], [3, 0, 0]]

可以看到[0]*3 实际上是对[0]进行了三次相同的引用。 改变其中一个引用，则3个都会发生改变。
所以为避免上述情况，一般用列表生成式去生成二维数组。

a = [[i for i in range(1,10)] for j in range(1,3)]
a

[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]