NumPy 基礎索引與切片

首先你新建立了額乙個 ndarray 陣列：

arr = np.arange(10)

print(arr[6]) #索引從0開始

print(arr[5:8]) #顧頭不顧尾

[5 6 7]

和列表一樣，陣列裡的切片取值也是顧頭不顧尾，並且索引是從0開始的。

重要的乙個例子

arr = np.arange(10)

piece_of_arr = arr[4:6]
piece_of_arr[:] = 24
print(arr)

是的，區別於python的內建列表，陣列的切片是原陣列的檢視，也就意味著資料並不是被複製了乙份，任何對於仕途的修改都會反映到原陣列上。

相比於其他的陣列程式語言都是更為急切的複製資料，由於numpy被設計成適合處理非常大的陣列，所以不會那麼輕易的讓開發者複製，你可以想想一下如果numpy持續複製資料會引起多少記憶體問題。

但是如果你還是要乙份陣列切片的拷貝，而不是乙份檢視的話，就必須顯式的複製這個陣列，

比如：arr[5 : 8].copy()

import numpy as np

arr1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print(arr1)
print('-----------')
print(arr1[:2])   #切片第1行到第2行，每一列的元素都要
print('-----------')
print(arr1[:2, 1:])  #切片第1行到第2行，第2列到最後一列
print('-----------')
print(arr1[1,:2])   #切片第2行，第1列到第2列的元素
print('-----------')
print(arr1[:,:1])  #切片每一行，第一列的元素
print('-----------')
arr1[:2, 1:] = 0   #切片第1行到第2行，第2列到最後一列的元素，並把切片結果全都改為0，所以會對映回原陣列。
print(arr1)
print('-----------')

[[1 2 3]

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

numpy索引與切片

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