資料分析 numpy陣列_05-numpy陣列操作
1、索引
1、呼叫slice函式,指定start,stop,step
2、通過':
',指定start,stop,step
3、通過'…
',來使選擇元組的長度與陣列的維度相同的ndarra,[行,列]!
4、通過整數陣列索引指定位置的元素
5、通過':
'和'…
'索引
6、布林索引,使用布林運算子篩選符合條件的元素
7、花式索引,利用整數陣列進行索引
1、呼叫slice函式,指定start,stop,step
importnumpy as np
x = np.arange(12)
y = slice(2, 10, 2)
print(x[y])
2、通過':',指定start,stop,step
importnumpy as np
x = np.arange(12)
print(x[2:10:2])
3、通過'…',來使選擇元組的長度與陣列的維度相同的ndarra,[行,列]!
importnumpy as np
x = np.arange(12)
print(x[..., 2])
4、通過整數陣列索引指定位置的元素
importnumpy as np
x = np.arange(12)
y = x.reshape(3, 4)
print(y[[0, 1, 2], [0, 1, 0]]) #
獲取陣列中(0,0),(1,1)和(2,0)位置處的元素
importnumpy as np
x = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11]])
(x)rows = np.array([[0, 0], [3, 3]]) #
行索引cols = np.array([[0, 2], [0, 2]]) #
列索引y =x[rows, cols]
print('
這個陣列的四個角元素是:')
print(y)
5、通過':'、'…'索引,
importnumpy as np
x = np.array([[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]])
y = x[1:3, 1:3]
z = y[1:3,[1,2]]
i = x[...,1:]
(y)print
(z)print(i)
6、布林索引,通過布林運算子篩選符合條件的元素
importnumpy as np
x = np.array([[ 0, 1, 2],[ 3, 4, 5],[ 6, 7, 8],[ 9, 10, 11]])
print ('
我們的陣列是:')
(x)print ('\n'
)#現在我們會列印出大於 5 的元素
print ('
大於 5 的元素是:')
print (x[x > 5])
7、花式索引,用整數陣列進行索引。花式索引根據索引陣列的值作為目標陣列的某個軸的下標來取值。花式索引跟切片不一樣,它總是將資料複製到新陣列中。對於使用一維整型陣列作為索引,如果目標是一維陣列,那麼索引的結果就是對應位置的元素;如果目標是二維陣列,那麼就是對應下標的行。
importnumpy as np
x = np.arange(32).reshape((8, 4))
print(x[[4, 2, 1, 7]]) #
順序索引陣列,因為是二位陣列,所以4,2,1,7分別為二位陣列的第5,3,2,8行
print(x[[-4, -2, -1, -7]]) #
倒序索引陣列,因為是二位陣列,所以-4,-2,-1,-7分別為二位陣列的第5,7,8,2行
資料分析 numpy 05 陣列元素的訪問
a1 np.arange 10 print a1 a1 print a1 0 print a1 2 4 print a1 1 修改a1 0 100 a1 2 4 200,300print a1 1 2 二維陣列 a2 np.arange 1,13,1 reshape 3,4 print a2 a2 ...
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預備知識 能夠乙個接乙個地儲存在計算機儲存器的一塊連續區域內的表示方法稱為陣列array。資料分析 numpy numpy是python語言的乙個拓展程式庫,支援大量的維度陣列與矩陣運算,而且numpy針對於陣列運算提供大量的數學函式庫。numpy 是乙個執行速度非常快的數學庫,主要用於陣列計算 1...
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2020 11 2 import array arr array.array i list range 10 i表示整型,生成序列後不能改變資料型別 多維陣列ndarray方便處理多維度運算,運算效率高 nparr np.array list range 10 修改值,浮點數取整數段 nparr 2...