NumPy 教程 之 NumPy 切片和索引 7

简介: NumPy 切片和索引用于访问和修改 `ndarray` 对象。类似于 Python 的列表切片, 使用索引 `[0-n]` 和切片 `slice(start, stop, step)` 或简写为 `[start:stop:step]` 来提取元素。单个索引 `[n]` 获取单个元素, `[n:]` 获取从 `n` 开始的所有元素, `[n:m]` 获取 `n` 至 `m-1` 的元素。省略号 `...` 保持选择维度与数组一致, 如 `a[...,1]` 获取所有第二列, `a[1,...]` 获取第二行, `a[...,1:]` 获取所有第二列及之后的元素。

NumPy 教程 之 NumPy 切片和索引 7

NumPy 切片和索引

ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改,与 Python 中 list 的切片操作一样。

ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引,切片对象可以通过内置的 slice 函数,并设置 start, stop 及 step 参数进行,从原数组中切割出一个新数组。

我们也可以通过冒号分隔切片参数 start:stop:step 来进行切片操作:

冒号 : 的解释:如果只放置一个参数,如 [2],将返回与该索引相对应的单个元素。如果为 [2:],表示从该索引开始以后的所有项都将被提取。如果使用了两个参数,如 [2:7],那么则提取两个索引(不包括停止索引)之间的项。

切片还可以包括省略号 …,来使选择元组的长度与数组的维度相同。 如果在行位置使用省略号,它将返回包含行中元素的 ndarray。

实例

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

输出结果为:

[2 4 5]
[3 4 5]
[[2 3]
[4 5]
[5 6]]

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