Numpy库02_索引与切片

import numpy as np

#索引与列表相同
# nparr1=np.arange(0,10)
# print(nparr1) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
# nparr1[1]=10
# nparr1[-1]=15
# print(nparr1)
# print(nparr1[-1]) #9
# print(nparr1[1]) #1

#可见，索引与列表相同
# for i in nparr1:
# print(i,end=" ")

# nparr2=np.arange(0,12).reshape(3,4)
# print(nparr2)
# print(nparr2[2][1]) #相当于一个二维数组的访问

#切片
# nparr3=np.arange(0,12)
# print(nparr3[:5])
# nparr4=np.arange(0,12).reshape(3,4)
# print(nparr4)
# # print(nparr4[2][1:4]) #多维的切片，与列表一样
# print(nparr4[1:])

#数组复制copy()
# nparr5=np.arange(0,12)
# print(nparr5)
# nparr6=nparr5.copy() #不共内存地址
# nparr6[0]=20
# print(nparr6)
# nparr7=nparr6 #共内存地址，
# nparr7[0]=30
# print(nparr7)
# print(nparr6)
# nparr8=np.arange(0,12).reshape(4,3)
# print(nparr8)
# nparr9=nparr8.copy()
# print(nparr9)

原文地址：https://www.cnblogs.com/yiyea/p/11441748.html

时间： 2024-07-31 14:50:09

Numpy库02_索引与切片的相关文章

numpy数组的索引和切片

numpy数组的索引和切片 基本切片操作 >>> import numpy as np >>> arr=np.arange(10) >>> arr array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> arr[5] 5 >>> arr[5:8] array([5, 6, 7]) 切片赋值操作 1.切片赋一个值对应原来数组中的值也会变 >>> arr[5:8]=12 &g

NumPy学习(索引和切片，合并，分割，copy与deep copy)

NumPy学习(索引和切片,合并,分割,copy与deep copy) 目录 索引和切片 合并 分割 copy与deep copy 索引和切片 通过索引和切片可以访问以及修改数组元素的值 一维数组 程序示例 import numpy as np #索引与切片 array=np.arange(3,15) print(array) print(array[3])#数组下标为3的元素 print('\n') print(array[1:3])#取从下标1到下标3,不包括下标3 print(array[

乐哥学AI_Python(二)：Numpy索引，切片，常用函数

Numpy的索引和切片 ndarray对象的内容可以通过索引和切片查看和修改. 索引:ndarray对象中的元素索引基于0开始 切片:对数组里某个片段区域的描述 数组的切片也可以理解为原始数组的局部视图,都是指向内存中的原始数组,所以不同于列表复制,切片上的修改都会直接反映到原始数组上. 索引切片的实例代码演示: Numpy常用函数的代码演示: Numpy的置换函数transpose.T和swapaxes演示与区别 T适用于一.二维数组 arr = np.arange(12).reshape(3

NumPy数组基本的索引和切片

对一维数组来说,NumPy数组的索引切片与Python列表的功能差不多: >>> arr array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> arr[3] 3 >>> arr[2:6] array([2, 3, 4, 5]) >>> arr[3:] array([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 但是,特别注意的是,如果要将一个标量值赋值给一个切片,这个修改会直接反映到源数组上(即使你已经新建

Numpy学习二：数组的索引与切片

1.一维数组索引与切片#创建一维数组arr1d = np.arange(10)print(arr1d) 结果:[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] #数组的索引从0开始,通过索引获取第三个元素arr1d[2] 结果:2 #切片,左闭右开区间,从索引3开始,直到索引7结束 arr1d[3:8] 结果:array([3, 4, 5, 6, 7]) #数组脚标由右往左是从-1开始,每向左一位脚标数字减1,获取最后一个元素arr1d[-1] #等价arr1d[9] 结果:9 #将标量赋值给切片,会

numpy库的常用知识

为什么有numpy这个库呢?准安装的Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指针.这样为了保存一个简单的[1,2,3],需要有3个指针和三个整数对象.对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间. 此外Python还提供了一个array模块,array对象和列表不同,它直接保存数值,和C语言的一维数组比较类似.但是由于它不支持多维,也没有各种运算函数,因此也不适合做数值运算. 所以numpy就这么登

数据分析与展示——NumPy库入门

这是我学习北京理工大学嵩天老师的<Python数据分析与展示>课程的笔记.嵩老师的课程重点突出.层次分明,在这里特别感谢嵩老师的精彩讲解. NumPy库入门 数据的维度 维度是一组数据的组织形式.数据维度就是在数据之间形成特定关系表达多种含义的一个概念. 一维数据: 一维数据由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织.对应列表.数组和集合等概念. 列表和数组:一组数据的有序结构. 区别: 列表:数据类型可以不同 数组:数据类型相同 二维数据: 二维数据由多个一维数据构成,是一维数据的组合

python数据分析实战-第3章-numpy库

第3章 NumPy库 32 3.1 NumPy简史 32 3.2 NumPy安装 32 3.3 ndarray:NumPy库的心脏 33 1 import numpy as np 1 a = np.array([1, 2, 3]) 1 a array([1, 2, 3]) 1 type(a), a.dtype, a.ndim, a.size, a.shape, a.itemsize (numpy.ndarray, dtype('int64'), 1, 3, (3,), 8) 1 b = np.a

python——Numpy库

Numpy库 英文官方文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.ndarray.html Numpy库中的数组对象:N维数组类型:ndarray 1)      ndarray的作用: a)      数组对象性可以去掉元素间运算所需的循环,使一维向量更像单个数据. b)     设置专门的数组对象,经过优化,可以提升这类应用的运算速度. 2)      ndarray是一个多维数组对象,有两部分组成: 实际的数据 和 描述这些数据