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  • numpy 的切片

    numpy的数组操作中,常常会用到切片处理,一般朋友在学习过程中,很多教程会以二维数组取行或列来举例,但是遇到更多维度的数组如何取值呢?
    下面对数组的切片进行详细的解释:
    首先上个例子:

    #创建一个三维数组
    a = np.arange(60).reshape(3,4,5)
    #展示一下a的结构
    ----------------------------------------------
    [[[ 0 1 2 3 4]
    [ 5 6 7 8 9]
    [10 11 12 13 14]
    [15 16 17 18 19]]

    [[20 21 22 23 24]
    [25 26 27 28 29]
    [30 31 32 33 34]
    [35 36 37 38 39]]

    [[40 41 42 43 44]
    [45 46 47 48 49]
    [50 51 52 53 54]
    [55 56 57 58 59]]]
    ----------------------------------------------
    #取shape中最外层维度的数据,可以使用a[n,:,:],n为索引如
    a[1,:,:]
    >>>[[20 21 22 23 24]
    [25 26 27 28 29]
    [30 31 32 33 34]
    [35 36 37 38 39]]
    #取任意层维度的数据,即在对应的位置取对应的索引即可
    a[:,1,:]
    >>>[[ 5 6 7 8 9]
    [25 26 27 28 29]
    [45 46 47 48 49]]

    a[:,:,1]
    >>>[[ 1 6 11 16]
    [21 26 31 36]
    [41 46 51 56]]
    ://blog.csdn.net/xinxuyang123/java/article/details/83990080

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/vincent-sh/p/12730509.html
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