python numpy数组切片_python列表切片详解

python numpy数组切片_python列表切片详解python的数组切片操作很强大,但有些细节老是忘,故写一点东西记录下来。在python&numpy中切片(slice)对于一维数组来说,python的list和numpy的array切片操作都是相似的。无非记住arr[start:end:step]即可下面是几个特殊的例子[:]表示复制源列表负的index表示,从后往前。-1表示最后一个元素。相对于一维数组而言,二维(多维)数组用的会更多…

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python的数组切片操作很强大,但有些细节老是忘,故写一点东西记录下来。

在python&numpy中切片(slice)

对于一维数组来说,python的list和numpy的array切片操作都是相似的。无非记住

arr[start:end:step]

即可

下面是几个特殊的例子

[:]表示复制源列表

负的index表示,从后往前。-1表示最后一个元素。

相对于一维数组而言,二维(多维)数组用的会更多。一般语法是arr_name[行操作, 列操作]

先随机产生一个3*4的数组

in:arr = np.arange(12).reshape((3, 4))

out:

array([[ 0, 1, 2, 3],

[ 4, 5, 6, 7],

[ 8, 9, 10, 11]])

取行数据

arr[i, :] #取第i行数据

arr[i:j, :] #取第i行到第j行的数据

取列数据(注意数据格式)

in:arr[:,0] # 取第0列的数据,以行的形式返回的

out:

array([0, 4, 8])

in:arr[:,:1] # 取第0列的数据,以列的形式返回的

out:

array([[0],

[4],

[8]])

取一个数据块

取第一维的索引1到索引2之间的元素,也就是第二行

取第二维的索引1到索引3之间的元素,也就是第二列和第三列

in:arr[1:2, 1:3]

out:

array([[5, 6]])

取第一维的全部

按步长为2取第二维的索引0到末尾之间的元素,也就是第一列和第三列

in: arr[:, ::2]

out:

array([[ 0, 2],

[ 4, 6],

[ 8, 10]])

补充:数组里的-1代表倒序,而reshape里的-1代表未知!!!!!

一个数组a=[0,1,2,3,4],a[-1]表示数组中最后一位,a[:-1]表示从第0位开始直到最后一位,a[::-1]表示倒序,从最后一位到第0位。

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