• numpy 索引切片迭代


    对于一维数组,和Python列表一样进行索引、切片和迭代。

    >>> a = np.arange(10)**3
    >>> a
    array([  0,   1,   8,  27,  64, 125, 216, 343, 512, 729])
    >>> a[2]
    8
    >>> a[2:5]
    array([ 8, 27, 64])
    >>> a[:6:2] = -1000    # 首先按步长区间切片,然后将每个元素设置为-1000
    >>> a
    array([-1000,     1, -1000,    27, -1000,   125,   216,   343,   512,   729])
    >>> a[ : :-1]                                 # 反转a
    array([  729,   512,   343,   216,   125, -1000,    27, -1000,     1, -1000])
    >>> for i in a:
    ...     print(i)
    -1000
    1
    -1000
    27
    -1000
    125
    216
    343
    512
    729

    numpy的切片操作,默认是修改原数组的,而不是原生Python那样,以复制为主。

    对于多维数组,每个轴都有一个索引index,并以逗号分隔,其索引和切片的方式要多多练习,加深理解:

    >>> b=np.array([[ 0,  1,  2,  3],
           [10, 11, 12, 13],
           [20, 21, 22, 23],
           [30, 31, 32, 33],
           [40, 41, 42, 43]])
    >>> b[2,3]      # 第3行第4列的元素,注意索引从0开始计数
    23
    >>> b[2][3]
    23
    >>> b[0:5, 1]        # 第二列中的每一行,注意区间的左闭合右开的特性
    array([ 1, 11, 21, 31, 41])
    >>> b[ : ,1]                        # 相当于上面的例子
    array([ 1, 11, 21, 31, 41])
    >>> b[1:3, : ]                      # 每一列的,第二行和第三行的元素
    array([[10, 11, 12, 13],
           [20, 21, 22, 23]])
    >>> b[-1]   #当给与的参数少于轴数时,其它的轴被认为是全选,比如这里获得最后一行,等同于b[-1,:]
    array([40, 41, 42, 43])

    在上面的最后例子中,省略了列的索引。有时候,它们会被写作这样的格式x[i,...]。三个连续的圆点,代表其它未给出的所有轴的索引。例如假设有数组x,它有5个轴,那么:

    • x[1,2,...]相当于x[1,2,:,:,:]
    • x[...,3]相当于x[:,:,:,:,3]
    • x[4,...,5,:]相当于x[4,:,:,5,:]

    参考下面的例子:

    >>> c = np.array( [[[  0,  1,  2],               
    ...                 [ 10, 12, 13]],
    ...                [[100,101,102],
    ...                 [110,112,113]]])
    >>> c.shape
    (2, 2, 3)
    >>> c[1,...]                                   # 等同于c[1,:,:] or c[1]
    array([[100, 101, 102],
           [110, 112, 113]])
    >>> c[...,2]                                   # 等同于c[:,:,2]
    array([[  2,  13],
           [102, 113]])

    这是偷懒的做法,不建议使用,省不了多少事,但带来的理解困难却很多。

    对于多维数组的迭代其实就是对它的第一轴进行迭代,从下例子中可以看出,每个被打印的对象都是原来的一行:

    >>> for row in b:
    ...     print(row)
    ...
    [0 1 2 3]
    [10 11 12 13]
    [20 21 22 23]
    [30 31 32 33]
    [40 41 42 43]

    如果想对多维数组进行类似Python列表的那样迭代,可以使用数组的flat属性,如下例所示:

    >>> for element in b.flat:
    ...     print(element)
    ...
    0
    1
    2
    3
    10
    11
    12
    ...
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lavender1221/p/12624419.html
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