Python Numpy学习之索引及切片的使用方法

索引

Numpy中的数组可以通过下标索引来访问，和Python列表的索引类似。

一维数组的索引

一维数组的索引和Python列表的索引是一样的，从0开始，可以使用负数的下标来表示从末尾开始的位置。

import numpy as np

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

# 使用下标访问一维数组
print(a[0]) # 输出：1
print(a[-1]) # 输出：9

多维数组的索引

多维数组的索引可以使用逗号分隔的下标来完成，对于每一维的下标可以使用单独的方括号进行指定。

import numpy as np

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

# 使用下标访问多维数组
print(a[0, 0]) # 输出：1
print(a[1, -1]) # 输出：6

切片

切片是Numpy中常用的一种访问数组元素的方式，通过指定切片的开始和结束位置，可以获取到一部分数组的数据。

一维数组的切片

对于一维数组，可以使用类似Python列表的切片方法进行访问，使用冒号分隔切片的开始和结束位置。

import numpy as np

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

# 使用切片访问一维数组
print(a[1:5]) # 输出：[2 3 4 5]
print(a[:4]) # 输出：[1 2 3 4]
print(a[5:]) # 输出：[6 7 8 9]
print(a[::2]) # 输出：[1 3 5 7 9]

多维数组的切片

多维数据的切片需要使用类似Python列表的多维切片，对于每一维的切片需要使用单独的冒号进行分隔。

import numpy as np

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

# 使用切片访问多维数组
print(a[1:, :2]) # 输出：[[4 5], [7 8]]
print(a[:2, 1:]) # 输出：[[2 3], [5 6]]

示例说明

示例1：一维数组的切片

import numpy as np

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

# 打印初始数组
print(a) # 输出：[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

# 使用切片删除数组的前两个元素
a = a[2:]

# 打印删除后的数组
print(a) # 输出：[3 4 5 6 7 8 9]

# 使用切片访问数组的奇数下标元素
print(a[::2]) # 输出：[3 5 7 9]

示例2：多维数组的切片

import numpy as np

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

# 打印初始数组
print(a)
# 输出：
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]
#  [7 8 9]]

# 使用切片访问二维数组的中间元素
print(a[1, 1]) # 输出：5

# 使用切片访问二维数组的第一列元素
print(a[:, 0]) # 输出：[1 4 7]