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Numpy的索引和切片技巧有哪些

推薦大家收藏本經(jīng)驗,以后再遇到關(guān)于Numpy的“花式”索引或切片直接來查就好啦! 1. Numpy的一維數(shù)組索引 Numpy的一維數(shù)組的索引基本方法和Python中列表的索引操作基本相同。

推薦大家收藏本經(jīng)驗,以后再遇到關(guān)于Numpy的“花式”索引或切片直接來查就好啦!

1. Numpy的一維數(shù)組索引

Numpy的一維數(shù)組的索引基本方法和Python中列表的索引操作基本相同。如果對基本的列表索引還不太熟悉的話,推薦看下相關(guān)經(jīng)驗哦~

2. Numpy的索引數(shù)組方式

除了列表的索引方法,Numpy提供了索引數(shù)組索引的方式,可以通過索引數(shù)組獲取多個不連續(xù)的值。

  1. 我們提供了一維的索引數(shù)組,長度為N。
  2. Numpy負責遍歷這個數(shù)組,每次取出一個索引。
  3. Numpy創(chuàng)造出和索引數(shù)組一樣維度大小的空數(shù)組。
  4. Numpy使用這個索引去找到數(shù)據(jù)數(shù)組中對應的值。
  5. 將獲取的值放到對應位置的空數(shù)組中。
  6. 返回填充好的空數(shù)組。

此外根據(jù)上面的理解方式,我們就能知道索引數(shù)組不一定是一維的。索引數(shù)組的用處就是提供一系列索引值,表示單個下標,并且提供返回數(shù)組的形狀。所以也能提供二維索引數(shù)組來進行一維數(shù)組的索引,不同之處在于返回結(jié)果維度和形狀大小的不同。

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