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…

概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组 二维数组的索引 当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在…

目录 目录 (一)数组与标量的运算 1.说明: 2.实例: (二)元素级的运算(一元函数) 1.说明: 2.实例: (三)数组级的运算(二元函数) 1.说明: 2.实例: 目录 1.数组与标量的运算 2.元素级的运算(一元函数) 3.数组级的运算(二元函数) (一)数组与标量的运算 1.说明: 也就是数组与一个数的计算,得到结果是数组的每一个元素与这个数计算的数组. 2.实例: (二)元素级的运算(一元函数) 1.说明: 一元函数针对于数组的每一个元素运算. (1)np.abs(a) np.fa…

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[…

numpy基本的索引和切片 import numpy as np arr = np.array([1,2,3,555,666,888,10]) arr array([ 1, 2, 3, 555, 666, 888, 10]) # 数组的切片是不会复制,任何视图上的修改都会直接修改源数组 arr[1:5] array([ 2, 3, 555, 666]) # 广播 将一个标量赋值给一个切片时,自动传播到整个选区 arr[1:5] = 12 # 源数据改变 arr array([ 1, 12, 12…

Python 中原生的数组就支持使用方括号([])进行索引和切片操作,Numpy 自然不会放过这个强大的特性.  单个元素索引 1-D数组的单元素索引是人们期望的.它的工作原理与其他标准Python序列一样.它是从0开始的,并且接受负索引来从数组的结尾进行索引. import numpy as np a = np.arange(10) a Out[130]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) a[3] Out[131]: 3 a[-2] Out[132]…

目录 (一)数组的索引与切片 1.说明: 2.实例: (二)多维数组的索引与切片 1.说明: 2.实例: 目录: 1.一维数组的索引与切片 2.多维数组的索引与切片 (一)数组的索引与切片 1.说明: (1)索引:array[x] (1)从左到右: 0~ n-1, 第一个到最后一个 (2)从右到左:-1~ -n,最后一个到第一个 (2)切片:array[起:终:步长] 在python里数据的切片都不包括"终"的数据 2.实例: (二)多维数组的索引与切片 1.说明: (1)索引: 在一…

数组索引是指使用中括号 [] 来定位数据元素,不仅可以定位到单个元素,也可以定位到多个元素.索引基于0,并接受从数组末尾开始索引的负索引. 举个例子,正向索引从0开始,从数组开始向末尾依次加1递增:负向索引从-1开始,逐个元素 -1 ,不管使用正向索引还是负向索引,最右侧的元素的索引值是最大的,最左侧的元素的索引值是最小的. >>> x = np.arange(10) >>> x[2] 2 >>> x[-2] 8 一,单个元素的索引 ndarray对象…

一:数组的属性 每个数组都有它的属性,可分为:ndim(数组的维度),shape(数组每个维度的大小),size(数组的总大小),dtype(数组数据的类型) 二:数组索引 和python列表一样,Numpy的索引在一维数组中,也可以通过中括号重指定索引获取第i个值(从0开始) 如: x1 = [1,2,3,4,5,6,7,8] print(x1[0]) out: 1 比较有用的一个是,numpy支持负值索引,如print(x1[-1]) out:8 负值索引的时候是从-1开始的,-1表示倒数第…

索引和切片 一维数组 一维数组很简单,基本和列表一致. 它们的区别在于数组切片是原始数组视图(这就意味着,如果做任何修改,原始都会跟着更改). 这也意味着,如果不想更改原始数组,我们需要进行显式的复制,从而得到它的副本(.copy()). import numpy as np #导入numpy arr = np.arange(10) #类似于list的range() arr Out[3]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) arr[4] #索引(注意是从…