Python中的 Numpy 数组形状改变及索引切片

目录
  • 1.改变数组形状
  • 2.索引和切片

1.改变数组形状

数组的shape属性返回一个元组，包括维度以及每个轴的元素数量，Numpy 还提供了一个reshape()方法，它可以改变数组的形状，返回一个新的数组。

例如：

a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])

转换成二维数组：

b = a.reshape((2,4))

转换成三维数组：

c = a.reshape((2,2,2))

但是需要注意的是，修改后的数组元素个数与原数组元素个数必须是一致的，不一致会报错。 例如执行b = a.reshape((2,5))代码会报“ValueError: cannot reshape array of size 8 into shape (2,5)”的错误。

2.索引和切片

在处理数据时，不可避免要对数据进行索引和切片，选择数据的某几行、某几列数据等，Numpy 在这方面也非常强大，具体如下：

一维数组索引和切片一维数组索引和切片比较简单，类似于Python的列表，例如：

a = np.array([1,2,3,4,5,6])
# 获取第4个元素
a[4]
# 获取前3个元素
a[:3]

多维数组索引和切片多维数组有多个轴，那么就需要对每个轴进行索引，此处以二维数组为例：

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
# 获取某一行数据（第二行）
a[1]
# 获取第二行第二个数据
a[1,1]

如果取第0轴前2个元素、第1轴前2个元素，那么切片如下：

a[:2,:2]

布尔索引

Numpy 布尔索引指的是根据bool类型True和False确定的索引，例如：

a = np.arange(10)
b = a<6
b

结果输出如下：

array([ True,  True,  True,  True,  True,  True, False, False, False,
       False])

通过结果可以看到，元素值小于6的话，布尔索引值为True，否则为False。 如果想要过滤出来符合条件的结果，而不是输出True和False，可以使用a[b]即a[a<6]实现。

到此这篇关于Python中的 Numpy 数组形状改变及索引切片的文章就介绍到这了,更多相关Python Numpy 内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • Python Numpy学习之索引及切片的使用方法

    Python Numpy学习之索引及切片的使用方法

    目录 1. 索引及切片 2. 高级索引 1. 索引及切片 数组中的元素可以通过索引以及切片的手段进行访问或者修改,和列表的切片操作一样. 下面直接使用代码进行实现,具体操作方式以及意义以代码注释为准: (1)通过下标以及内置函数进行索引切片 """ Author:XiaoMa date:2021/12/30 """ import numpy as np a = np.arange(10)#创建一个从0-9的一维数组 print(a) i = sl

  • python中的Numpy二维数组遍历与二维数组切片后遍历效率比较

    在python-numpy使用中,可以用双层 for循环对数组元素进行访问,也可以切片成每一行后进行一维数组的遍历. 代码如下: import numpy as np import time NUM = 160 a=np.random.random((NUM,NUM)) start = time.time() for i in range(NUM):     for j in range(NUM):         if a[i][j] == 1.0:             pass end1

  • 详解Python list 与 NumPy.ndarry 切片之间的对比

    详解Python list 与 NumPy.ndarry 切片之间的区别 实例代码: # list 切片返回的是不原数据,对新数据的修改不会影响原数据 In [45]: list1 = [1, 2, 3, 4, 5] In [46]: list2 = list1[:3] In [47]: list2 Out[47]: [1, 2, 3] In [49]: list2[1] = 1999 # 原数据没变 In [50]: list1 Out[50]: [1, 2, 3, 4, 5] In [51]

  • python numpy数组的索引和切片的操作方法

    NumPy - 简介 NumPy 是一个 Python 包. 它代表 "Numeric Python". 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库. Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的. 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能. 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包. 这个开源项目有很多贡献者. NumPy 操作 使用Nu

  • Python中的 Numpy 数组形状改变及索引切片

    目录 1.改变数组形状 2.索引和切片 1.改变数组形状 数组的shape属性返回一个元组,包括维度以及每个轴的元素数量,Numpy 还提供了一个reshape()方法,它可以改变数组的形状,返回一个新的数组. 例如: a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) 转换成二维数组: b = a.reshape((2,4)) 转换成三维数组: c = a.reshape((2,2,2)) 但是需要注意的是,修改后的数组元素个数与原数组元素个数必须是一致的,不一致会报错. 例如执行

  • Python中的numpy数组模块

    Python中的numpy数组模块

    目录 一.numpy简介 1.numpy库作用: 2.NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算,包含: 3.NumPy 应用 二.为什么用numpy 三.创建numpy数组 1.将列表转换创建numpy数组,可选择显式指定dtype 2.arange方式创建numpy数组 3.其他方式创建numpy数组 4.numpy或pandas中reshape()重塑形状(行列转换)的用法 4.numpy.random生成随机数 5. fromstring/fromfunction(了解)

  • Python中的Numpy 面向数组编程常见操作

    Python中的Numpy 面向数组编程常见操作

    目录 数组编程 简单例子 逻辑条件作为数组操作 数学和统计方法 布尔数组的方法 排序 唯一值和其他的逻辑集合 数组编程 使用Numpy数组可以使你利用简单的数组表达式完成多项数据操作任务,而不需要编写大量的循环,这个极大的帮助了我们高效的解决问题.我们都知道向量化的数组操作比纯Python的等价实现在速度这一方面快很多,至于多少(一到两个数量级)甚至更多,生活需要慢节奏,但是计算就不可以了,掌握高效的计算模型,可以让数据分析如虎添翼! 简单例子 我们生成从-3.14--3.14,按照0.01的间

  • Python中优化NumPy包使用性能的教程

    NumPy是Python中众多科学软件包的基础.它提供了一个特殊的数据类型ndarray,其在向量计算上做了优化.这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心. 相比于原生的Python,利用NumPy数组可以获得显著的性能加速,尤其是当你的计算遵循单指令多数据流(SIMD)范式时.然而,利用NumPy也有可能有意无意地写出未优化的代码. 在这篇文章中,我们将看到一些技巧,这些技巧可以帮助你编写高效的NumPy代码.我们首先看一下如何避免不必要的数组拷贝,以节省时间和内存.因此,我们将需要深入Num

  • 对Python中列表和数组的赋值,浅拷贝和深拷贝的实例讲解

    对Python中列表和数组的赋值,浅拷贝和深拷贝的实例讲解 列表赋值: >>> a = [1, 2, 3] >>> b = a >>> print b [1, 2, 3] >>> a[0] = 0 >>> print b [0, 2, 3] 解释:[1, 2, 3]被视作一个对象,a,b均为这个对象的引用,因此,改变a[0],b也随之改变 如果希望b不改变,可以用到切片 >>> b = a[:] &

  • Python中多个数组行合并及列合并的方法总结

    采用numpy快速将两个矩阵或数组合并成一个数组: import numpy as np 数组 a = [[1,2,3],[4,5,6]] b = [[1,1,1],[2,2,2]] 1.数组纵向合并 1) c = np.vstack((a,b)) c = array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 1, 1], [2, 2, 2]] 2) c = np.r_[a,b] c = array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 1, 1], [2, 2, 2

  • Python多进程共享numpy 数组的方法

    Python多进程共享numpy 数组的方法

    为什么要用numpy Python中提供了list容器,可以当作数组使用.但列表中的元素可以是任何对象,因此列表中保存的是对象的指针,这样一来,为了保存一个简单的列表[1,2,3].就需要三个指针和三个整数对象.对于数值运算来说,这种结构显然不够高效.     Python虽然也提供了array模块,但其只支持一维数组,不支持多维数组(在TensorFlow里面偏向于矩阵理解),也没有各种运算函数.因而不适合数值运算.     NumPy的出现弥补了这些不足. 引用:https://zhuanl

  • Python中的Numpy 矩阵运算

    Python中的Numpy 矩阵运算

    目录 在学习线性代数时我们所接触的矩阵之间的乘法是矩阵的叉乘,有这样一个前提: 若矩阵A是m*n阶的,B是p*q阶的矩阵,AB能相乘,首先得满足:n=p,即A的列数要等于B的行数.运算的方法如下图: 当时学线性代数时老师教的更为直观记法: 点乘则是这样: 假如有a,b两个矩阵,在Matlab中我们实现点乘和叉乘的方式分别如下: a.*b %表示点乘 a*b %表示叉乘 下面我们来看看python中的操作: import numpy as np a = np.arange(1, 10).resha

  • 详解python如何通过numpy数组处理图像

    详解python如何通过numpy数组处理图像

    如图,以该猫咪图片为例(忽略水印).将该文件命名为cat.jpg,并对其展开以下操作. 使用PIL库进行灰度处理 from PIL import Image import numpy as np # 读取图像,并转化为数组 im = np.array(Image.open("cat.jpg")) # 灰度处理公式 gray_narry = np.array([0.299, 0.587, 0.114]) x = np.dot(im, gray_narry) # 数组转图片 gray_ca

随机推荐