python中ndarray数组的索引和切片的使用

索引和切片相当于是对数组中内容的读(read)或者查询(inquiry)。是我们获取有用信息(demanded infomation)的重要方法。

对于索引

  • 对于1维数组:在数组名的后面用中括号[]包括索引编号,括号中填写所查询数组的编码。比如:data[1]
  • 对于n维数组:有两种方式
    • 第一种:用列表表示所查询数的坐标值,如data_2dim[1,0]
    • 第二种:把多维数组看成一位数组套娃,依次取值,如data_2dim[1][0]

对于切片

  • 对于1维数组:在数组名后加上中括号[],在括号中填写切片的范围,m:n注意这个式子用冒号作为分隔符,表示的意义是m≤index<n,如:data[2:4];特别要注意的是m和n如果省略了,则默认m=0,n=length(array),也就是说默认是第一位和最后一位。这个和matlab中的冒号表达式是不一样的。
  • 对于n维数组:把多维数组看成一位数组套娃,依次取值,要注意的是,多维数组的切片往往还是多维数组,如果需要得到具体某一个元素,则在切片之后还要进行索引操作。

可以在一下代码中演示索引和切片操作:

import numpy as np
data = np.array([0,1,2,3,4,5])
print(data[1])
print(data[2:4])

data_2dim = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
print(data_2dim[1,0])
print(data_2dim[1][0])
print(data_2dim[1:4])
print(data_2dim[1:4][1:3][1][2])

运行结果如下:

1
[2 3]
4
4
[[ 4  5  6]
 [ 7  8  9]
 [10 11 12]]
12
[Finished in 1.3s]

总结一下,索引和切片都是对数组读的操作,都使用方括号[] (squre bracket)进行编号的框定。

特别要注意的是切片存放的变量和原来的数组变量在本质上共享同一片内存,如果修改了切片存放的变量,那么原来的数组的对应元素也会对应修改。如以下代码所示:

data = np.arange(10)
data_slice = data[3:6]
print(data)
print(data_slice)
data_slice[2] = 100
print(data)
print(data_slice)

结果如下所示:

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[3 4 5]
[  0   1   2   3   4 100   6   7   8   9]
[  3   4 100]
[Finished in 2.2s]

如果需要在修改切片的同时不改变原来数组中的数据,可以使用.copy()方法。对上述代码稍作修改,结果如下:

data = np.arange(10)
data_slice = data[3:6].copy()
print(data)
print(data_slice)
data_slice[2] = 100
print(data)
print(data_slice)

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[3 4 5]
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[  3   4 100]
[Finished in 2.5s]

到此这篇关于python中ndarray数组的索引和切片的实现的文章就介绍到这了,更多相关python ndarray数组索引和切片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!

(0)

相关推荐

  • Python中生成ndarray实例讲解

    生成ndarray最简单的方法就是array函数,array函数接受任意的序列型对象,生成一个新的包含传递数据的NumPy数组.例子如下: import numpy as np data1 = [1, 2, 3, 4] data2 = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]] arr1 = np.array(data1) arr2 = np.array(data2) arr1 = arr1 * 10 arr2 = arr2 + arr1 print(arr1) print(arr

  • 完美解决python中ndarray 默认用科学计数法显示的问题

    机器环境: Python 3.6.4 numpy==1.14.0 pandas==0.22.0 解决方法: np.set_printoptions(suppress=True) 默认情况下,ndarray数组采用科学计数法显示: 加入代码后: 以上这篇完美解决python中ndarray 默认用科学计数法显示的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • Python Numpy 控制台完全输出ndarray的实现

    如下所示: import numpy as np np.set_printoptions(threshold=np.nan) print(ndarray) 当ndarray里面的存放的数据维度过大时,在控制台会出现不能将ndarray完全输出的情况,中间部分的结果会用省略号打印出来.这时就需要用到numpy里面的set_printoptions()方法. set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewi

  • python numpy.ndarray中如何将数据转为int型

    目录 numpy.ndarray中数据转为int型 出现错误only size-1 arrays can be converted to Python scalars numpy.ndarray中数据转为int型 首先了解内容与类型 >>>print(a) (array([[0.01124722], [0.21752586], [0.05586815], [0.03558792]]), array([[ 327], [ 366], [1887], [1153], [1792]], dty

  • python NumPy ndarray二维数组 按照行列求平均实例

    我就废话不多说了,直接上代码吧! c = np.array([[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]]) print(c.mean(axis=1))#行 print(c.mean(axis=0))#列 输出为: [ 2.5 5.5 8.5] [ 4. 5. 6. 7.] 以上这篇python NumPy ndarray二维数组 按照行列求平均实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • Python 实现Image和Ndarray互相转换

    如下所示: import numpy as np from PIL import Image img = Image.open(filepath) img_convert_ndarray = np.array(img) ndarray_convert_img= Image.fromarray(img_convert_ndarray ) # np.array(object) 这个函数很强大啊,看源码里面给的注释 # object : array_like # An array, any objec

  • Python numpy中的ndarray介绍

    目录 1. 什么是 ndarray? ndarray 概念 ndarray 内部关系 2. ndarray 内存结构 ndarray 内存结构 3. ndarray vs list ndarray 特点 list 特点 在上一期python numpy 模块中对概述介绍了numpy 模块安装.使用方法.特点等入门知识. numpy 模块是一个开源的第三方Python库,常用于科学和工程领域,是科学Python和PyData 生态系统的核心. numpy 模块易学易用的特点,基本上覆盖了初学者到先

  • python ndarray数组对象特点及实例分享

    1.numpy数组是同质数组,即所有元素的数据类型必须相同. 2.ndarray数组一般要求所有元素的数据类型相同,下标从0开始,最后一个元素的下标为数组长度减1. 实例 import numpy as np a = np.arange(0, 5, 1) print(a) b = np.arange(0, 10, 2) print(b) 知识点扩充: 定义数组 >>> import numpy as np >>> m = np.array([[1,2,3], [2,3,

  • python3 dict ndarray 存成json,并保留原数据精度的实例

    如下所示: import numpy as np import codecs, json a = np.arange(10).reshape(2,5) # a 2 by 5 array b = a.tolist() # nested lists with same data, indices file_path = "/path.json" ## your path variable json.dump(b, codecs.open(file_path, 'w', encoding='

  • Python中Numpy ndarray的使用详解

    本文主讲Python中Numpy数组的类型.全0全1数组的生成.随机数组.数组操作.矩阵的简单运算.矩阵的数学运算. 尽管可以用python中list嵌套来模拟矩阵,但使用Numpy库更方便. 定义数组 >>> import numpy as np >>> m = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) #定义矩阵,int64 >>> m array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) >>> m = n

随机推荐