Python中列表索引 A[ : 2 ]与A[ : , 2]的区别说明
目录
- 列表索引 A[ : 2 ]与A[ : , 2]区别
- 创建一个列表
- 访问列表中的值
- A[ : 2 ]与A[ : , 2]的区别
- python中[::]的含义
- [:-1]
- [::-1]
- [:,]
列表索引 A[ : 2 ]与A[ : , 2]区别
Python内置的一种数据类型是列表:list 。list是一种有序的集合,也就是说,list中的元素是按照顺序排列的。可以随时添加和删除其中的元素。它的位置,或索引,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推。
创建一个列表
构造list非常简单,按照上面的代码,直接用 [ ]把list的所有元素都括起来,就是一个list对象。通常,我们会把list赋值给一个变量,这样,就可以通过变量来引用list:代码如下:
list1 = ['1937', 'chemistry', 1997, 2000]; list2 = [1, 2, 3, 4, 5 ]; list3 = ["a", "b", "c", "d"];
注:列表中的数据项可以是不同的数据类型
一个元素也没有的list,就是空list:
empty_list = []
访问列表中的值
使用下标索引来访问列表中的值,同样你也可以使用方括号的形式截取字符,如下所示:
代码如下:
list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000] list2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ] print ("list1[0]: ", list1[0]) print ("list2[1:5]: ", list2[1:5])
输出结果:
>>> list1[0]: physics
>>> list2[1:5]: [2, 3, 4, 5]
注意:索引超出了范围会报错
A[ : 2 ]与A[ : , 2]的区别
代码如下:
import numpy as np A=[[ 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20]] A = np.array(A) print("A[: 2]:", A[: 2]) print("A[:,2]:", A[:,2])
输出结果:
>>> A[: 2]: [[ 1 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9 10]]
>>> A[:,2]: [ 3 8 13 18]
- A[ : 2]:表示索引 0至1行;
- A[ :, 2]:表示所有行的第3列。
python中[::]的含义
:是取值范围,‘,’用来分割维度
需要注意的是list定义的二维数组不能用此方法取数值
最好使用nump定义的array类型
[:-1]
b = [1,2,3,4,5,6] print(b[:-1]) out:[1, 2, 3, 4, 5]
简而言之就是裁减掉最后一位
[::-1]
print(b[::-1]) out: [6, 5, 4, 3, 2, 1]
倒序输出
如果是[::2]的话,则是以步长2一次取数据
因此这个语句的意思就是以多少步长取数据,-1就是倒序取数
[:,]
import numpy as np b = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]]) print(b[:,0]) out:[1 6]
第一个:,代表第一个维度,第二个0表示取第二维的所有0位数据
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
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