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  • numpy切片和索引


    import numpy as np

    # x = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11]])
    # print ('我们的数组是:')
    # print (x)
    # print (' ')
    # rows = np.array([[0, 0], [3, 3]])
    # cols = np.array([[0, 2], [0, 2]])
    # y = x[rows, cols]
    # print ('这个数组的四个角元素是:')
    # print (y)

    # x = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11]])
    # print ('我们的数组是:')
    # print (x)
    # print (' ')
    # # 现在我们会打印出大于 5 的元素
    # print '大于 5 的元素是:'
    # print (x[x > 5])


    """
    花式索引
    花式索引指的是利用整数数组进行索引。
    花式索引根据索引数组的值作为目标数组的某个轴的下标来取值。
    对于使用一维整型数组作为索引,如果目标是一维数组,那么索引的结果就是对应位置的元素;
    如果目标是二维数组,那么就是对应下标的行。花式索引跟切片不一样,它总是将数据复制到新数组中。
    """
    x = np.arange(32).reshape((8, 4))
    print x

    # 传入顺序索引数组
    # print (x[[4, 2, 1, 7]])

    # 传入倒序索引数组
    # print (x[[-4, -2]])

    # 传入多个索引数组(要使用np.ix_)
    print (x[np.ix_([1, 5], [0, 3, 1])])
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/jian-gao/p/10938131.html
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