NumPy 切片和索引学习笔记

1. 索引

在 NumPy 中，可以使用索引来访问数组中的元素。索引可以是整数或者一个范围。

1.1 整数索引

对于一维数组，我们可以使用一个整数索引来获得该位置上的元素：

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import numpy as np

a = np.array([1, 3, 5, 7])
print(a[2]) # 输出 5

对于多维数组，我们需要使用多个整数索引：

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b = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])
print(b[1, 2]) # 输出 5

1.2 范围索引

我们可以使用 : 来表示一个范围。例如，a[start:end] 表示从 start 到 end-1 的所有元素。如果 start 没有指定，则默认为 0；如果 end 没有指定，则默认为数组的大小。

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c = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
print(c[1:4]) # 输出 [20, 30, 40]

对于多维数组，我们可以在每个维度上都使用 : 表示一个范围。

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d = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])
print(d[:2, 1:]) # 输出 [[1, 2], [4, 5]]

2. 切片

切片与索引类似，但是允许我们获得数组的一部分。对于一维数组，语法为 a[start:end:step]，其中 start 表示开始位置（默认为 0），end 表示结束位置（默认为数组大小），step 表示步长（默认为 1）。

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e = np.array([11, 12, 13, 14, 15])
print(e[1:4:2]) # 输出 [12, 14]

对于多维数组，我们需要在每个维度上都指定切片：

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f = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])
print(f[:2, 1::2]) # 输出 [[1], [4]]

3. 实例

下面是一个实例，展示如何使用切片和索引来操作数组：

pythonCopy Code
import numpy as np

# 创建一个 4x4 的数组
arr = np.arange(16).reshape((4, 4))

# 打印原始数组
print("原始数组：\n", arr)

# 索引
print("索引：", arr[2, 3])

# 范围索引
print("范围索引：", arr[:, 1])

# 切片
print("切片：", arr[1:3, :2])

# 操作
arr[1:3, :2] *= 10
print("操作后的数组：\n", arr)

输出结果为：

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原始数组：
 [[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]
  [12 13 14 15]]
索引： 11
范围索引： [ 1  5  9 13]
切片： [[4 5]
 [8 9]]
操作后的数组：
 [[ 0  1  2  3]
  [40 50  6  7]
  [80 90 10 11]
  [12 13 14 15]]

以上就是 NumPy 切片和索引的学习笔记。