Numpy的索引和切片技巧有哪些
推薦大家收藏本經(jīng)驗(yàn),以后再遇到關(guān)于Numpy的“花式”索引或切片直接來(lái)查就好啦! 1. Numpy的一維數(shù)組索引 Numpy的一維數(shù)組的索引基本方法和Python中列表的索引操作基本相同。
推薦大家收藏本經(jīng)驗(yàn),以后再遇到關(guān)于Numpy的“花式”索引或切片直接來(lái)查就好啦!
1. Numpy的一維數(shù)組索引
Numpy的一維數(shù)組的索引基本方法和Python中列表的索引操作基本相同。如果對(duì)基本的列表索引還不太熟悉的話,推薦看下相關(guān)經(jīng)驗(yàn)哦~
2. Numpy的索引數(shù)組方式
除了列表的索引方法,Numpy提供了索引數(shù)組索引的方式,可以通過(guò)索引數(shù)組獲取多個(gè)不連續(xù)的值。
- 我們提供了一維的索引數(shù)組,長(zhǎng)度為N。
- Numpy負(fù)責(zé)遍歷這個(gè)數(shù)組,每次取出一個(gè)索引。
- Numpy創(chuàng)造出和索引數(shù)組一樣維度大小的空數(shù)組。
- Numpy使用這個(gè)索引去找到數(shù)據(jù)數(shù)組中對(duì)應(yīng)的值。
- 將獲取的值放到對(duì)應(yīng)位置的空數(shù)組中。
- 返回填充好的空數(shù)組。
此外根據(jù)上面的理解方式,我們就能知道索引數(shù)組不一定是一維的。索引數(shù)組的用處就是提供一系列索引值,表示單個(gè)下標(biāo),并且提供返回?cái)?shù)組的形狀。所以也能提供二維索引數(shù)組來(lái)進(jìn)行一維數(shù)組的索引,不同之處在于返回結(jié)果維度和形狀大小的不同。