numpy 索引和切片

目录

1. 索引元素

2. 切片

省略参数写法

3. 应用举例

4. 多维数组

二维数组获取一行 

二维数组获取一列

5. 多维数组的切片

如果要获取,第一行的第四和第五个元素:

如果得到数组的最后两行和最后两列:

如果得到数组的第三列:

如果取出第3,5行的奇数列:

copy 复制数组

6. 花式索引

6.1 一维花式索引

6.2 二维花式索引

7. where 语句

8. 数组类型

数组转换:dtype

数组转换:asarray

数组转换:astype


1. 索引元素

数组的索引和列表相似

numpy 索引和切片_第1张图片

2. 切片

数组的切片也和列表类似,并且支持负索引,左开右闭形式

省略参数写法

省略第一个参数,默认从开头开始取值(左开右闭

省略第二个参数,默认取到结束,包括最后一个索引值

numpy 索引和切片_第2张图片

3. 应用举例

计算电影的每日票房收入

就是拿第二天的票房减去前一天的票房

4. 多维数组

 多维数组的形状:shape -------2 行,4列

查看元素的总个数:size ------8

查看数组的维度:ndim ------2

二维数组获取一行 

二维数组获取一列

逗号(,)前面的是行索引,代表起始位置是第一行,一直到最后一行,包括最后一行

逗号后面是列索引,代表第一列

5. 多维数组的切片

首先定义一个二维数组

如果要获取,第一行的第四和第五个元素:

如果得到数组的最后两行和最后两列:

省略不写,就是默认取到最后,包括最后

如果得到数组的第三列:

如果取出第3,5行的奇数列:

copy 复制数组

 数组的切片是利用引用机制:也就是更改切片的值会改变原数组的内容

numpy 索引和切片_第3张图片

6. 花式索引

6.1 一维花式索引

花式索引需要指定索引值

numpy 索引和切片_第4张图片

利用布尔值进行花式索引:

需要保证两个数组的长度一样长

会取出布尔值为真True的元素

numpy 索引和切片_第5张图片

6.2 二维花式索引

numpy 索引和切片_第6张图片

返回次对角线的五个值

返回最后三行的第1,3,5列元素

 如果只给定行索引的时候,返回整行

numpy 索引和切片_第7张图片

7. where 语句

numpy 索引和切片_第8张图片

取出规定的元素值:

数组操作:

where 语句:

8. 数组类型

numpy 索引和切片_第9张图片

数组转换:dtype

数组转换:asarray

需要赋值给新的数组

numpy 索引和切片_第10张图片

 

数组转换:astype

需要赋值给新的数组

numpy 索引和切片_第11张图片

 

 

 

 

 

 

 

 

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