NumPy - 切片和索引

ndarray對(duì)象的內(nèi)容可以通過索引或切片來訪問和修改，就像 Python 的內(nèi)置容器對(duì)象一樣。

如前所述，ndarray對(duì)象中的元素遵循基于零的索引。 有三種可用的索引方法類型： 字段訪問，基本切片和高級(jí)索引。

基本切片是 Python 中基本切片概念到 n 維的擴(kuò)展。 通過將start，stop和step參數(shù)提供給內(nèi)置的slice函數(shù)來構(gòu)造一個(gè) Python slice對(duì)象。 此slice對(duì)象被傳遞給數(shù)組來提取數(shù)組的一部分。

示例 1

import numpy as np
a = np.arange(10)
s = slice(2,7,2)  
print a[s]

輸出如下：

[2  4  6]

在上面的例子中，ndarray對(duì)象由arange()函數(shù)創(chuàng)建。 然后，分別用起始，終止和步長值2，7和2定義切片對(duì)象。 當(dāng)這個(gè)切片對(duì)象傳遞給ndarray時(shí)，會(huì)對(duì)它的一部分進(jìn)行切片，從索引2到7，步長為2。

通過將由冒號(hào)分隔的切片參數(shù)(start:stop:step)直接提供給ndarray對(duì)象，也可以獲得相同的結(jié)果。

示例 2

import numpy as np
a = np.arange(10)
b = a[2:7:2]  
print b

輸出如下：

[2  4  6]

如果只輸入一個(gè)參數(shù)，則將返回與索引對(duì)應(yīng)的單個(gè)項(xiàng)目。 如果使用a:，則從該索引向后的所有項(xiàng)目將被提取。 如果使用兩個(gè)參數(shù)(以:分隔)，則對(duì)兩個(gè)索引(不包括停止索引)之間的元素以默認(rèn)步驟進(jìn)行切片。

示例 3

# 對(duì)單個(gè)元素進(jìn)行切片  
import numpy as np

a = np.arange(10)
b = a[5]  
print b

輸出如下：

5

示例 4

# 對(duì)始于索引的元素進(jìn)行切片  
import numpy as np
a = np.arange(10)  
print a[2:]

輸出如下：

[2  3  4  5  6  7  8  9]

示例 5

# 對(duì)索引之間的元素進(jìn)行切片  
import numpy as np
a = np.arange(10)  
print a[2:5]

輸出如下：

[2  3  4]

上面的描述也可用于多維ndarray。

示例 6

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])  
print a
# 對(duì)始于索引的元素進(jìn)行切片  
print  '現(xiàn)在我們從索引 a[1:] 開始對(duì)數(shù)組切片'  
print a[1:]

輸出如下：

[[1 2 3]
 [3 4 5]
 [4 5 6]]

現(xiàn)在我們從索引 a[1:] 開始對(duì)數(shù)組切片
[[3 4 5]
 [4 5 6]]

切片還可以包括省略號(hào)(...)，來使選擇元組的長度與數(shù)組的維度相同。 如果在行位置使用省略號(hào)，它將返回包含行中元素的ndarray。

示例 7

# 最開始的數(shù)組  
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])  
print  '我們的數(shù)組是：'  
print a
print  '\n'  
# 這會(huì)返回第二列元素的數(shù)組：  
print  '第二列的元素是：'  
print a[...,1]  
print  '\n'  
# 現(xiàn)在我們從第二行切片所有元素：  
print  '第二行的元素是：'  
print a[1,...]  
print  '\n'  
# 現(xiàn)在我們從第二列向后切片所有元素：
print  '第二列及其剩余元素是：'  
print a[...,1:]

輸出如下：

我們的數(shù)組是：
[[1 2 3]
 [3 4 5]
 [4 5 6]]

第二列的元素是：
[2 4 5]

第二行的元素是：
[3 4 5]

第二列及其剩余元素是：
[[2 3]
 [4 5]
 [5 6]]