NumPy库--数组的索引和切片
文章目录
- NumPy库--数组的索引和切片
- 1. 常用索引
- 2. 布尔索引
- 3. 值的替换
NumPy库–数组的索引和切片
1. 常用索引
获取某行的数据
:
# 1. 如果是一维数组
a1 = np.arange(0,29)
print(a1)
print(a1[1]) # 获取下标为1的元素,结果为1a1 = np.arange(0,24).reshape((4,6))
print(a1)
print(a1[1]) # 获取下标为1的行的数据,结果为[ 6 7 8 9 10 11]
连续获取某几行的数据
:
# 1. 获取连续的几行的数据
a1 = np.arange(0,24).reshape((4,6))
# a2 = np.random.randint(0,10,size=(4,6))
print(a1[0:2]) # 获取0行到1列的数据
# result:
[[ 0 1 2 3 4 5][ 6 7 8 9 10 11]]# 2. 获取不连续的几行的数据
print(a1[[0,2,3]])
# result:
[[ 0 1 2 3 4 5][12 13 14 15 16 17][18 19 20 21 22 23]]# 3. 也可以使用负数进行索引
print(a1[[-1,-2]])
# result:
[[18 19 20 21 22 23][12 13 14 15 16 17]]
获取某行某列的数据
:
a1 = np.arange(0,24).reshape((4,6))
print(a1[1,1]) # 获取1行1列的数据print(a1[0:2,0:2]) # 获取0-1行的0-1列的数据
print(a1[[1,2],[2,3]]) # 获取(1,2)和(2,3)的两个数据,又名花式索引
获取某列的数据
:
a1 = np.arange(0,24).reshape((4,6))
print(a1[:,1]) # 获取第1列的数据
print(a1[:,[1,3]]) # 获取第1列和第3列的数据
Summary
:
- 如果数组是一维的,那么索引和切片是跟
python
的列表是一样的。 - 如果是多维的,那么在中括号中,给两个值,两个值是通过逗号分隔的,逗号前面是行,逗号后面的是列。如果中括号中只有一个值,那么就是代表的是行。
- 如果是多维数组,那么行的部分和列的部分,都是遵循一维数组的方式,可以使用整形,切片,还可以使用中括号的形式来代表不连续的。比如
a[[1,2],[3,4]]
。
2. 布尔索引
布尔运算也是矢量的:
a1 = np.arange(0,24).reshape((4,6))
print(a1<10) # 返回一个新的数组,这个数组中的值全部都是bool类型
>[[ True True True True True True][ True True True True False False][False False False False False False][False False False False False False]]
假如要将a1
数组中所有小于10的数据全部提取出来:
a1 = np.arange(0,24).reshape((4,6))
a2 = a1 < 10
print(a1[a2]) # 取出全部小于10的元素
其中布尔运算可以有!=
、==
、>
、<
、>=
、<=
以及&(与)
和|(或)
:
a1 = np.arange(0,24).reshape((4,6))
a2 = a1[(a1 < 5) | (a1 > 10)]
print(a2)
Summary
:
布尔索引是通过相同数组上的True
还是False
来进行提取的。提取的条件可以有多个,那么如果有多个,可以使用&
来代表或,用|
来代表或,如果有多个条件,那么每个条件要使用圆括号括起来。
3. 值的替换
利用索引,也可以做一些值得替换。把满足条件的位置的值替换成其他的值:
a1 = np.arange(0,24).reshape((4,6))
a1[3] = 0 # 将第三行的所有值都替换成0
print(a1)# result:
[[ 0 1 2 3 4 5][ 6 7 8 9 10 11][12 13 14 15 16 17][ 0 0 0 0 0 0]]
若需要指定特定的一组值:
a3 = np.random.randint(0,10,size=(3,5))
print(a3)
a3[1]=np.array([1,2,3,4,5])
print(a3)# result:
# 替换之前:
[[2 4 1 8 4][1 5 5 8 9][5 0 1 8 0]]
# 替换之后:
[[2 4 1 8 4][1 2 3 4 5][5 0 1 8 0]]
也可以使用条件索引来实现:
a1 = np.arange(0,24).reshape((4,6))
a1[a1 < 5] = 0 # 将小于5的所有值全部替换成0
print(a1)# result:
[[ 0 0 0 0 0 5][ 6 7 8 9 10 11][12 13 14 15 16 17][18 19 20 21 22 23]]
还可以使用函数来实现:
# where函数:
a1 = np.arange(0,24).reshape((4,6))
a2 = np.where(a1 < 10,1,0) # 把a1中所有小于10的数全部变成1,其余的变成0
print(a2)# result:
[[1 1 1 1 1 1][1 1 1 1 0 0][0 0 0 0 0 0][0 0 0 0 0 0]]# 用法拓展:
a3 = np.random.randint(0,10,size=(3,5))
print(a3)
result = np.where(a3<5)
result# result:a3:
[[6 1 8 5 0][1 4 1 2 1][5 0 5 4 2]]result:
(array([0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2], dtype=int64),array([1, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 1, 3, 4], dtype=int64))
Summary
:
- 可以使用索引或者切片来替换
- 使用条件索引来替换
- 使用
where
函数来实现,仅含一个参数的形式是返回满足条件的索引位置,含三个参数是返回替换后的数组。
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