NumPy 数组索引

访问数组元素

数组索引与访问数组元素相同。

您可以通过引用数组元素的索引号来访问该元素。

NumPy数组中的索引以0开头，这意味着第一个元素的索引为0，第二个元素的索引为1，依此类推。

例1 从以下数组中获取第一个元素：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])

print(arr[0])
1
2
3
4
5

运行结果：

1
1

例2 从以下数组中获取第二个元素。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])

print(arr[1])
1
2
3
4
5

运行结果：

2
1

例3 从以下数组中获取第三个和第四个元素并添加它们。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])

print(arr[2] + arr[3])
1
2
3
4
5

运行结果：

7
1

访问 2-D 数组

要从二维数组中访问元素，我们可以使用逗号分隔的整数来表示元素的维度和索引。

将二维数组想象成包含行和列的表，其中行表示维度，索引表示列。

例:访问第一行第二列上的元素：

import numpy as np

arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])

print('第一行第二列上的元素为: ', arr[0, 1])
1
2
3
4
5

运行结果：

第一行第二列上的元素为:  2
1

例2： 访问第 2 行第 5 列中的元素：

import numpy as np

arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])

print('第 2 行第 5 列中的元素为: ', arr[1, 4])
1
2
3
4
5

运行结果：

第 2 行第 5 列中的元素为:  10
1

访问 3-D 数组

要从三维数组中访问元素，我们可以使用逗号分隔的整数来表示元素的维度和索引。

例1 访问第一个数组的第二个数组的第三个元素：

import numpy as np

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

print(arr[0, 1, 2])
1
2
3
4
5

运行结果：

6
1

示例说明

第一个数字表示第一个维度，其中包含两个数组：
[[1， 2， 3]， [4， 5， 6]]
和：
[[7， 8， 9]， [10， 11， 12]]
由于我们选择了0 ，代表我们选择了数组：
[[1， 2， 3]， [4， 5， 6]]

第二个数字表示第二个维度，它还包含两个数组：
[1，2，3]
和：
[4，5，6]
由于我们选择了1，代表我们选择了第二个数组：
[4，5，6]

第三个数字表示第三个维度，其中包含三个值：
4
5
6
由于我们选择了2 ，我们最终得到第三个值：
6

负索引

使用负索引从末尾访问数组。

例 打印第二个 dim 的最后一个元素：

import numpy as np

arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])

print('第二个 dim 的最后一个元素: ', arr[1, -1])
1
2
3
4
5

运行结果：

第二个 dim 的最后一个元素:  10
1

NumPy 数组切片

切片数组

Python中的切片意味着将元素从一个给定索引带到另一个给定索引。

我们传递切片而不是索引，如下所示：.[start:end]

我们也可以定义步骤，如下所示：。[start:end:step]

如果我们不设置start，则表示从0开始

如果我们不设置 end，则表示数组长度

如果我们不设置 step，则默认为1

例：从以下数组中将元素从索引 1 切片到索引 5：

import numpy as np

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

print(arr[1:5])
1
2
3
4
5

运行结果：

[2 3 4 5]
1

注意： 结果包括 起始索引，但不包括 结束索引。

例 : 将元素从索引 4 切片到数组的末尾：

import numpy as np

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

print(arr[4:])
1
2
3
4
5

运行结果：

[5 6 7]
1

例子：从开始到索引 4（不包括）对元素进行切片：

import numpy as np

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

print(arr[:4])
1
2
3
4
5

运行结果：

[1 2 3 4]
1

负切片

使用减号运算符从末尾引用索引：

例 : 从末尾的索引 3 切到从末尾的索引 1：

import numpy as np

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

print(arr[-3:-1])
1
2
3
4
5

运行结果：

[5 6]
1

step 步长

使用step确定切片长度：

例 ： 返回从索引 1 到索引 5 的所有其他元素：

import numpy as np

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

print(arr[1:5:2])
1
2
3
4
5

运行结果：

[2 4]
1

例子 从整个数组中返回所有奇数元素：

import numpy as np

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

print(arr[::2])
1
2
3
4
5

运行结果：

[1 3 5 7]
1

2-D 数组 切片

例 从第二个元素开始，将元素从索引 1 切片到索引 4（未包含）：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])

print(arr[1, 1:4])
1
2
3
4
5

运行结果：

[7 8 9]
1

例 从这两个元素返回索引 2：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])

print(arr[0:2, 2])
1
2
3
4
5

运行结果：

[3 8]
1

例子：从两个元素，切片索引 1 到索引 4（未包括在内），这将返回一个 2-D 数组：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])

print(arr[0:2, 1:4])
1
2
3
4
5

运行结果：

[[2 3 4]
 [7 8 9]]
1
2