Python numpy ndarray属性,索引,切片

目录一、ndarray的重要属性二、切片1.一维切片1.二维切片三、索引1.一维数组索引2.二维数组索引3.布尔索引4.非运算5.或运算6.与运算一、ndarray的重要属性dty...

目录

一、ndarray 的重要属性

二、切片

1. 一维切片

import numpy as np

arr_1d = np.arange(12)

arr_1d[:4]# 省却起始，默认从0开始
arr_1d[6:11]
arr_1d[0:11:2]# 指定步长为 2
arr_1d[12:6:-1]# 反向切片

1. 二维切片

如果是多维数组，只需在每个维度之间用 ‘,’ 隔开。

import numpy as np
arr_2d = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])
arr_2d[0:2, 0:2]

arr_2d[0:2, -3:]#前2行，倒数第3列开始

arr_2d[-2:, ::2]# 倒数第2行开始 列根据步长2，每隔一列取一列

三、索引

1. 一维数组索引

import numpy as np

arr_1d = np.arange(12)
arr_1d[4]  
arr_1d[-2]# 反向索引
arr_1d[[2,4,6,7,8,9]]# 同事索引多个

2. 二维数组索引

import numpy as np

arr_2d = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])
arr_2d[1, 2]
arr_2d[-1, -1]# 反向索引


# 如果索引比维度少的多维数组，则会获得一个子维数组
arr_2d[2]# 取 index=2 的行
# out array([ 7,  8,  9, 10])

arr_2d[2][0]#  index=2 的行后，再去index=0 的列
# out 7

arr_2d[[2,0]]# 同时取 index =2 和 index=0 的行
# out array([[ 7,  8,  9, 10], [ 1,  2,  3,  4]])

3. 布尔索引

布尔索引就是根据条件筛选，判断每个元素在条件下是True还是False，也就是布尔值，当条件判断True时，返回。当条件判断为False时，过滤掉。

import numpy as np

arr_1d = np.arange(12)
arr_1d[[False, False, False, False, False,  True,  True,  True,  True, True,  True,  True]]
# out array([ 5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])

arr_1d>=5
# out array([False, False, False, False, False,  True,
#  True,  True,  True, True,  True,  True])

arr_1d[arr_1d>=5]
# out array([ 5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])

4. 非运算

arr_1d[~(arr_1d>=5)]
# out array([0, 1, 2, 3, 4])

5. 或运算

只要对应的二个二进位有一个为1时，结果位就为1。

arr_2d = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])

(arr_2d>=8) | (arr_2d<=2)
# out array([[ True,  True, False, False],
#       [False, False, False, False],
#       [False,  True,  True,  True]])


arr_2d[(arr_2d>=8) | (arr_2d<=2)]
# out array([ 1,  2,  8,  9, 10])

6. 与运算

参与运算的两个值,如果两个相应位都为1,则该位的结果为1,否则为0

arr_2d = np.arrandroiday([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])

arr_2d[(arr_2d<=8) & (arr_2d>=2)]
# ount array([2, 3, 4, 4, 5, 6, 7, 7, 8])

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