宁愿跑起来被拌倒无数次，也不愿规规矩矩走一辈子，就算跌倒也要豪迈的笑。不管梦想是什么，只有带着淡然的态度，做好当前的事情。
NumPy - 简介
NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
Numeric，即 NumPy 的前身，是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ，它拥有一些额外的功能。 2005年，Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。 这个开源项目有很多贡献者。
NumPy 操作
使用NumPy，开发人员可以执行以下操作：
•数组的算数和逻辑运算。
•傅立叶变换和用于图形操作的例程。
•与线性代数有关的操作。 NumPy 拥有线性代数和随机数生成的内置函数。
numpy库多维数组的类型和列表的类型非常类似，同样有索引和切片功能：
索引：获取数组中特定位置元素的过程
切片：获取数组元素子集的过程
1.一维数组
# 准备一个数组 arr1=np.array(np.arange(9)) arr1
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
# 索引 arr[-1] #8 arr1[arr1.size-2] #7 arr1[arr1.size-9] #0 # 切片 ：[start:end:step] arr1[1:4] #左开右闭的区间 arr1[1:5:2] #array([1,3]) arr1[::-1] # 反向取所有，-1变成了步长
2.二维数组
# 准备一个二维数组 arr2=np.array([ np.arange(1,4), np.arange(5,8) ]) arr2 array([[1, 2, 3], [5, 6, 7]]) # 索引 arr2[0][2] # 3 arr2[0,2] # 3 # 切片 arr2[0,] # array([1,2,3]) arr2[0,::] # 同上 arr2[0,0:3] #array([1,2])
3.多维数组
arr4=np.arange(1,25).reshape(2,3,4) arr4 array([[[ 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8], [ 9, 10, 11, 12]], [[13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24]]]) arr4[1][2][2] # 23 arr4[1,1,1] #18 arr3[1,1,] # array([17,18,19,20]) arr4[1,1,::] # 同上 arr4[1,1,::-1] # array([20, 19, 18, 17]) arr4[0,1:3] #array([[ 5, 6, 7, 8], #[ 9, 10, 11, 12]]) arr4[:1,1] #array([ 6, 18]) b[1,:,2] #array([15, 19, 23]) b[1,...] #array([[13, 14, 15, 16], # [17, 18, 19, 20], # [21, 22, 23, 24]]) b[0,::-1,-1] #array([12, 8, 4]) b[:,:,-1][::-1][:,-1] #array([24, 12])
总结
以上所述是小编给大家介绍的python numpy数组的索引和切片的操作方法，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
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