Numpy 切片和索引

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　　Numpy 切片索引

　　　　ndarray 对象的内容可以通过索引或者切片来修改访问

　　　　通过下标进行索引

　　　　import numpy as np

　　　　a = np.arange(10)

　　　　s = slice(2,7,2)

　　　　print(a[s])

　　　　打印如下：

　　　　[2 4 6]

　　　　通过切片进行索引、

　　　　import numpy as np

　　　　a = arange(10)

　　　　b = a[2:7:2]

　　　　print(b)

　　　　打印如下：

　　　　[2 4 6]

　　多维数组索引提取的方法

　　　　import numpy as np

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

　　　　print(a)

　　　　print(‘以下为切割之后‘)

　　　　print(a[1:]) #[1:] 切割维度为1之后的所有数组

　　　　打印如下：

　　　　[ [1 2 3]

　　　　  [3 4 5]

　　　　  [4 5 6] ]

　　　　以下为切割之后

　　　　[ [3 4 5]

　　　　  [4 5 6] ]

　　bool 索引

　　　　将给定参数转换为布尔类型，如果没有参数，返回 False。

　　　　import numoy as np

　　　　a = np.arange(20).reshape((2,10)) #定义1-20数组，并且定义为2行5列

　　　　b = a < 5   #条件句

　　　　print(b) #打印显示

　　　　print(a[ b ])

　　　　打印如下：

　　　　以 True False 来显示条件语句的结果

Numpy 切片和索引

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原文地址：https://www.cnblogs.com/tongtongxue/p/10016412.html