NumPy 切片和索引

ndarray對象的內容可以通過索引或切片來訪問和修改，與 Python 中 list 的切片操作一樣。

ndarray 數組可以基于 0 - n 的下標進行索引，切片對象可以通過內置的 slice 函數，并設置 start, stop 及 step 參數進行，從原數組中切割出一個新數組。
實例

import numpy as npa = np.arange(10) s = slice(2,7,2) #從索引2開始到索引7停止，間隔為2 print(a[s])

輸出結果為：

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [2 4 6]

以上實例中，我們首先通過 arange() 函數創建 ndarray 對象。 然后，分別設置起始，終止和步長的參數為 2，7 和 2。
我們也可以通過冒號分隔切片參數 start:stop:step 來進行切片操作：
實例：

import numpy as npa = np.arange(10) b = a[2:7:2] print(b)

輸出結果為：

[2 4 6]

冒號 : 的解釋：如果只放置一個參數，如 [2]，將返回與該索引相對應的單個元素。如果為 [2:]，表示從該索引開始以后的所有項都將被提取。如果使用了兩個參數，如 [2:7]，那么則提取兩個索引(不包括停止索引)之間的項。

import numpy as npa = np.arange(10) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] b = a[5] print(b)

輸出結果為：

5

實例：

import numpy as npa = np.arange(10) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] print(a) print(a[2:])

輸出結果為：

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [2 3 4 5 6 7 8 9]

實例

import numpy as npa = np.arange(10) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] print(a) print(a[2:5])

輸出結果為：

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [2 3 4]

實例：

import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]]) print(a) #從某個索引處開始切割 print('從數組索引a[1:]處開始切割') print(a[1:])

輸出結果為：

[[1 2 3][3 4 5][4 5 6]] 從數組索引a[1:]處開始切割 [[3 4 5][4 5 6]]

切片還可以包括省略號 …，來使選擇元組的長度與數組的維度相同。 如果在行位置使用省略號，它將返回包含行中元素的 ndarray。
實例：

import numpy as npa = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 5], [4, 5, 6]]) print(a[..., 1]) # 第2列元素 print(a[1, ...]) # 第2行元素 print(a[..., 1:]) # 第2列及剩下的所有元素

輸出結果為：

[2 4 5] [3 4 5] [[2 3][4 5][5 6]]

總結

以上是生活随笔為你收集整理的B06_NumPy 切片和索引的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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