python numpy数组的索引和切片的操作方法

下面是关于Python NumPy数组的索引和切片的操作方法的详细攻略。

数组的索引

Python NumPy数组的索引是通过指定数组的下标来获取数组中的元素，下标从0开始计数。NumPy数组可以通过多种方式进行索引。

在一维数组中，可以通过使用“[ ]”运算符来访问数组元素。下面是一个例子：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a[0])

以上代码输出结果为：1

在多维数组中，可以通过指定每个维度的下标来访问数组元素。下面是一个例子：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print(a[0, 1])  # 访问第一行第二列的元素，输出2

在以上代码中，通过[0, 1]指定要访问的元素在第一维的下标为0，在第二维的下标为1。

Python NumPy数组的切片是通过指定要提取的元素范围来获取数组的一部分。NumPy数组可以通过多种方式进行切片。

在一维数组中，可以使用“[start:end]”运算符来提取指定范围内的元素。下面是一个例子：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a[1:4])

以上代码将输出：[2 3 4]。在切片中，范围包含start索引但不包含end索引。

在多维数组中，可以在每个维度上应用“[start:end:step]”来对数组进行切片。下面是一个例子：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(a[0:2, 0:2])

以上代码输出：[[1 2] [4 5]]，在第一维上，提取下标0到下标2（不包括下标2）的所有元素，在第二维上提取下标0到下标2（同样不包括下标2）的所有元素。

还可以通过省略[start:end:step]中的任意一个值来使用默认值。例如，[::2]将从第一个元素开始每隔一个元素返回一次数组元素。

还可以使用布尔数组作为切片条件，通过这种方式提取满足指定条件的数组元素。下面是一个例子：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
msk = np.array([False, True, False])
print(a[msk,:])  # 返回第二行的元素，输出[[3 4]]

以上代码使用一个布尔数组msk设定切片条件，msk的非零元素在相应位置上代表有条件的部分，为True。