NumPy庫（二）- 索引和切片

摘要： 1. 基礎知識 ndarray物件的內容可以通過索引或切片來訪問和修改，與 Python 中 list 的切片操作一樣。ndarray 陣列可以基於 0 - n 的下標進行索引，切片物件可以通過內建的 slice 函式，並設定 start, stop 及 step 引數進行，從原陣列中切割...

1. 基礎知識

ndarray物件的內容可以通過索引或切片來訪問和修改，與 Python 中 list 的切片操作一樣。ndarray 陣列可以基於 0 - n 的下標進行索引，切片物件可以通過內建的 slice 函式，並設定 start, stop 及 step 引數進行，從原陣列中切割出一個新陣列。

ndarray [start:stop:step]

start:表示陣列切片的起始下標

stop:表示陣列切片的結束下標

step:表示陣列切片的步長

注意：冒號 : 的解釋：如果只放置一個引數，如 [2]，將返回與該索引相對應的單個元素。如果為 [2:]，表示從該索引開始以後的所有項都將被提取。如果使用了兩個引數，如 [2:7]，那麼則提取兩個索引(不包括停止索引)之間的項

import numpy as np
data1 = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
print('data1的前四項為：',data1[0:4])#返回下標為0到下標為4的前一項，索引不包括停止索引項
print('逆序輸出陣列元素：',data1[::-1])#逆向輸出陣列data1中的元素
print('以步長為2輸出0到0的元素：',data1[0:8:2])#返回從下標為0到下標為8的前一項，且步長為2
print('輸出data1中第一項之後的元素：',data1[1:])#返回下標為1後的所有元素，包括下標為1的元素

程式碼執行截圖

2. 高階索引

NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整數和切片的索引外，陣列可以由整數陣列索引、布林索引及花式索引。

import numpy as np
data1 = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
data2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
data3 = data2[[0,1,0],[0,1,2]]#返回data2中(0,0),(1,1),(0,2)的元素
print("data2中座標為(0,0),(1,1),(0,2)的元素分別為：",data3)
data4 = data2[data2>2]#布林索引，返回data2中元素值大於2的元素
print('data2中元素大於2的元素是：',data4)
data5 = np.arange((24),dtype=int).reshape(4,6)
print('修改形狀後的data5為：\n',data5)
data6 = data5[[1,2]]#利用整數陣列進行索引，返回data5中的第1，2行（針對二維陣列而言）
print("二維陣列中data6中第1行，第2行分別為：\n",data6)
print("一維陣列中data1中第1個，第2個元素為：",data1[[0,1]])#利用整數陣列進行索引，返回data1中的第0，1個（針對一維陣列而言）

程式碼執行截圖：