Numpy的学习3-索引

import numpy as np

A = np.arange(3, 15)

# array([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])

print(A[3])  # 6

A = np.arange(3, 15).reshape((3, 4))
"""
array([[ 3,  4,  5,  6]
       [ 7,  8,  9, 10]
       [11, 12, 13, 14]])
"""

print(A[2])
# [11 12 13 14]

#两种的表示方法
print(A[1][1])      # 8
print(A[1, 1])      # 8

#还可以使用切片操作
print(A[1, 1:3])    # [8 9]

for row in A:
    print(row)
"""    
实现的是逐行打印的功能
[ 3,  4,  5, 6]
[ 7,  8,  9, 10]
[11, 12, 13, 14]
"""
for column in A.T:
    print(column)
"""  
通过转置实现的是逐列打印
[ 3,  7,  11]
[ 4,  8,  12]
[ 5,  9,  13]
[ 6, 10,  14]
"""

#通过A.flat 实现的是迭代输出
print(A.flatten())
# array([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])
for item in A.flat:
    print(item)

　　注意的地方：

　　　　如果直接for i in A，打印的是3个一维数组

                               for i in A.flat 打印的是每一个元素