Python NumPy 数组裁切
Python基础 2022-06-06 12:55:05小码哥的IT人生shichen
NumPy 数组裁切
裁切数组
python 中裁切的意思是将元素从一个给定的索引带到另一个给定的索引。
我们像这样传递切片而不是索引:[start:end]
。
我们还可以定义步长,如下所示:[start:end:step]
。
如果我们不传递 start,则将其视为 0。
如果我们不传递 end,则视为该维度内数组的长度。
如果我们不传递 step,则视为 1。
示例代码:
从下面的数组中裁切索引 1 到索引 5 的元素:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[1:5])
完整实例:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[1:5])
注释:结果包括了开始索引,但不包括结束索引。
示例代码:
裁切数组中索引 4 到结尾的元素:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[4:])
完整实例:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[4:])
示例代码:
裁切从开头到索引 4(不包括)的元素:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[:4])
完整实例:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[:4])
负裁切
使用减号运算符从末尾开始引用索引:
示例代码:
从末尾开始的索引 3 到末尾开始的索引 1,对数组进行裁切:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[-3:-1])
完整实例:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[-3:-1])
STEP
请使用 step 值确定裁切的步长:
示例代码:
从索引 1 到索引 5,返回相隔的元素:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[1:5:2])
完整实例:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[1:5:2])
示例代码:
返回数组中相隔的元素:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[::2])
完整实例:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(arr[::2])
裁切 2-D 数组
示例代码:
从第二个元素开始,对从索引 1 到索引 4(不包括)的元素进行切片:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])
print(arr[1, 1:4])
完整实例:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])
print(arr[1, 1:4])
注释:请记得第二个元素的索引为 1。
示例代码:
从两个元素中返回索引 2:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])
print(arr[0:2, 2])
完整实例:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])
print(arr[0:2, 2])
示例代码:
从两个元素裁切索引 1 到索引 4(不包括),这将返回一个 2-D 数组:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])
print(arr[0:2, 1:4])
完整实例:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])
print(arr[0:2, 1:4])