索引和切片--numpy

1. numpy数组的切片与索引方法同python列表操作一样

1. 一维数组
data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(data1)
print(data1[1])
print(data1[0:2])
print(data1[1:])
print(data1[-2:])
print(data1[2:8:3])
print('逆序数组', data1[::-1])

# 2. 二维数组
data2 = np.arange(0, 20).reshape(4, 5)
print('原始数据为： \n', data2)
print('2.1 输出行索引为1的数据: \n', data2[1])
print('2.2 输出行索引为1，列索引为2的数据: \n', data2[1, 2])
print('2.3 输出行索引为0,1,2的数据: \n', data2[0:3, ])
print('2.4 输出行索引为1,2，列索引为2,3的数据： \n', data2[1:3, 2:4])
print('2.5 输出最后一列数据： \n', data2[:, -1])

# 3. 满足一个条件的数组值
print(data1)
print(data1 < 5)
print(' 3.1 输出data1的值<5: ', data1[data1 < 5])
print(' 3.2 输出data1的值>5: ', data1[data1 > 5])
print(data1 % 2 == 0)
print(' 3.3 输出data1的值为偶数: ', data1[data1 % 2 == 0])

# 4. 满足两个条件的数组值
print(data1)
print((data1 > 2) & (data1 < 7))  # 逻辑运算： 且 &
print(' 4.1 输出2-7之间的数: ', data1[(data1 > 2) & (data1 < 7)])
print(' 4.2 输出<3或>6的数: ', data1[(data1 < 3) | (data1 > 6)])  # 逻辑运算: 或 |