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  • Numpy 索引

    1、一维索引

    >>> import numpy as np
    >>> A = np.arange(3,15)
    >>> print(A[3])
    6
    
    >>> A = np.arange(3,15).reshape((3,4))#转换成二维
    >>> print(A[2])#A[2]对应的就是矩阵A中第三行(从0开始算第一行)的所有元素
    [11 12 13 14]

    2、二维索引

    >>> print(A[1][1])
    8
    #此时对应的元素即A[1][1],在A中即横纵坐标都为1,第二行第二列的元素,即8(因为计数从0开始)。同样的还有其他的表示方法:
    >>> print(A[1, 1])
    8
    
    >>> print(A[1, 1:3])#切片操作,对第二行中第2到第4列元素进行切片输出(不包含第4列)
    [8 9]
    
    >>> for row in A: #利用for函数进行打印
    ...     print(row)
    ...
    [3 4 5 6]
    [ 7  8  9 10]
    [11 12 13 14]
    
    >>> for column in A.T:#利用转制进行逐列打印
    ...     print(column)
    ...
    [ 3  7 11]
    [ 4  8 12]
    [ 5  9 13]
    [ 6 10 14]

    3、迭代输出

    flatten是一个展开性质的函数,将多维的矩阵进行展开成1行的数列。而flat是一个迭代器,本身是一个object属性。

    >>> import numpy as np
    >>> A = np.arange(3,15).reshape((3,4))
    >>>
    ... print(A.flatten())
    [ 3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]
    >>> import numpy as np
    >>> A = np.arange(3,15).reshape((3,4))
    >>> print(A.flatten())
    [ 3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]
    >>> for item in A.flat:
    ...     print(item)
    ...
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
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