利用python进行数据分析——02.ndarray索引总结

总结：Numpy数据共有四种索引方式（整数索引、切片索引、布尔索引、花式索引（整数序列索引）），上述四种索引方式根据数据维度的不同可以进行混合索引。

• P1：单独使用整数索引或切片索引，得到的是原数组的视图而非副本，对视图的任何修改都会影响原数组（此种机制主要防止数据复制产生的性能和内存问题，如果确实需要复制数据，则可以使用copy方法）。

• P2：布尔型索引需注意，布尔型数组的长度需与被索引的轴的长度一致。可以使用逻辑表达式（‘|’、‘&’、‘~’）得到布尔型数组。布尔型索引得到原数组的副本。

• P3：整数索引和切片索引的混合索引得到的数据为原数组的视图。混合索引中，只要一个轴上是布尔型索引或者花式索引，得到的数据均为原数组的副本。

• P4：如果各轴上的索引为整数序列索引，往往要达到想要的效果，需要使用np.ix()。

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具体数据实例如下：

一、一维数据（单一索引方式）

示例数组：

 

1.1 整数索引

1.2 切片索引

 1.3 布尔索引

 1.4 花式索引

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 二、二维数据（单一索引方式）

示例数组：

2.1 整数索引

2.2 切片索引

 

2.3 布尔索引

 

2.4 花式索引

 

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三、混合索引

3.1 整数索引&切片索引

 

3.2 整数索引&布尔型索引

3.3 整数索引&花式索引

3.4 切片索引&布尔型索引

3.5 切片索引&花式索引

3.6 布尔型索引&花式索引