python numpy切片操作

python numpy中的切片與索引

import numpy as np

import random
a=np.
round
([random.random(
)for i in
range
(10000)]
,2).reshape(
(2500,4
))print
(a)print
(a[2
],end=
'\n我是第二行\n'
)print
(a[2:]
,end=
'\n我是第二行後面的全部\n'
)print
(a[1,2
],end=
'\n我是第一行第二個的數\n'
)print
(a[[0,
2,3]
],end=
'\n我是分散的三行\n'
)print
(a[:,[
0,2,
3]],end=
'\n我是分散的三列\n'
)print
('*'
*999999
)print
(a[1:3
,0:2
])#注意左開右閉
print
('*'
*999999
)print
(a[[0,
1],[
0,2]
])#注意該形式類似於座標，構成了（0,0），（1,2）

python Numpy中的切片操作

切片操作在陣列提取資料中經常用到，但使用靈活，有時不能理解具體的處理過程.所以將其徹底弄明白很有必要.直接上例子 import numpy as np 隨便設定乙個陣列a，其索引為0 9.a np.array 1 4,5 2,9 6,6 7,8 0 切片物件可以通過內建的 slice start,s...

python numpy 陣列的切片

參考 對於一維陣列 來說，python原生的list和numpy的array的切片操作都是相同的。arr name start end step 是複製源的意思 對於二維陣列來說，對陣列操作規範是這樣的 arr name 行操作,列操作 舉個例子 in np.arrange 12 reshape 3...

Python NumPy一維陣列的切片

numpy中對於一維陣列的切片處理，跟list的操作感覺差不多 in 1 import numpy as np in 2 arr1 np.arange 10 in 3 arr1 out 3 array 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 in 4 arr2 arr1 3 in 5 arr2 ou...