Numpy索引和切片

　　本次内容我们继续介绍Numpy部分，上周文章中我们介绍了Numpy的数组创建和重塑。本篇文章是介绍Numpy的利器之一：索引和切片。

　　索引

　　矩阵索引----取得矩阵中的单个值

在上图的一维矩阵中，矩阵由八个值a1,a2…a10构成，其对应的索引从0开始，一直到9。矩阵在内存中是以一段连续的空间来存储的。

　　二维矩阵同一维矩阵一样，同样的存在索引，二维矩阵每个值有两个索引，分别对应行和列，以确定索引在矩阵中的位置。 使用索引的方式可以去对矩阵中的单个元素进行操作，如修改，输出等。

　　一维矩阵的索引使用

　　我们使用np.arange产生从0-9的一个矩阵，根据索引获取元素打印出来，然后我们尝试通过索引修改一下元素的值，也来查看一下。

　　import numpy as np#使用np.arange产生从0-9的一个矩阵arr = np.arange(10)print("一维矩阵arr的值为：",arr)#使用索引去查看矩阵中具体元素的值print("第0号位置的元素为：",arr[0])print("第8号位置的元素为：",arr[5])#使用索引的方式去改变矩阵中某一元素的值arr[5] = -6print("第5号位置的元素为：",arr[5])print("修改后的矩阵值为：",arr)

　　结果：

　　使用负索引访问矩阵的值

　　我们在前面学习Python基础的时候讲过索引有正的是从左到右，而且还有负的索引是从右向左的。那Numpy也有负的的吗?

　　#使用负的索引查看矩阵中元素的值

　　print("第-1号位置的元素为：",arr[-1])

　　print("第-6号位置的元素为：",arr[-6])

　　#使用负的索引查看矩阵中元素的值print("第-1号位置的元素为：",arr[-1])print("第-6号位置的元素为：",arr[-6])

　　结果是：

　　使用矩阵做索引

　　在Numpy中也可以使用列表作为索引，但是我们通常称为矩阵索引。

　　#使用矩阵做索引

　　arr1 = arr[[1,5,9]]

　　print("第1,5,9号索引的值为：",arr1)

　　print(type(arr1))

　　结果：

看完了一维的矩阵我们来看一下二维的矩阵使用情况吧!

　　二维矩阵的索引使用

　　二维矩阵具有行和列两个方向，就像上面给出的那张图一样，所以在使用二维矩阵的索引时，一个索引只能代表着一个方向，则在二维矩阵中访问具体的元素时，应使用两个索引来确定行和列的位置，若只有一个索引时，则得到的结果为一行或一列。

　　首先说一下reshape()的使用，reshape就是将前面的序列转成指定的矩阵形式，比如reshape(3,4)就是指3行4列，如果是reshape(2,5)就是2行5列的形式

　　arr = np.arange(12).reshape(3,4)

　　得到的结果：

注意：行索引与列索引都是从0开始的，为了能更加清楚的看清列的情况我们可以使用arr.T表示转置

　　默认是arr[0]表示获取的是第一行的内容，而如果使用arr.T[0]表示获取的是第一列的内容。

　　#值使用一个索引时，得到的结果为一行

　　print("arr[2]:",arr[2])

　　#使用索引来输出矩阵的一列

　　print("第2列的值为：",arr.T[2])

　　#使用索引来查找具体元素时

　　print("第1行第2列的元素值为：",arr[1][2])

　　print("第2行第0列的元素值为：",arr[2,0])

　　结果：

　　对应的内容可以参照下图：

　　切片

　　切片的概念我们在列表和字符串中都接触过，就是获取的不是单个的内容了，而是部分内容。那应用在我们矩阵中是什么样子的呢?

　　原来我们使用切片方式获取子列表或者子字符串，切片符号用“ ：”表示。可以使用下面的方法来获取矩阵的切片

　　arr = array[start,end,step] ,start表示开始的位置，end表示结束的位置，step表示步长。

　　如果参数列表中三个值存在缺省的情况，则会被设置为默认值：start=0，end=数组的维度，step=1

　　一维矩阵的切片操作

　　import numpy as np

　　arr = np.arange(10)

　　print("arr:",arr)

　　#缺省三个参数的情况

　　print("三个参数都不写：",arr[::])

　　#三个参数都写

　　print("arr[1:11:2]的值：",arr[1:11:2])

　　#缺省start和step参数

　　print("缺省start和step参数:",arr[:4:])

　　#逆向输出矩阵

　　print("步长为-1：",arr[::-1])

　　结果：

　　二维矩阵的切片操作

　　二维矩阵的行列获取，除了矩阵的转置可以获取列的信息之外，我们还可以通过下列方式

　　arr[ : , 0 ] 格式中逗号前面的【:】表示所有行，逗号后面表示列，所以是第0列

　　arr[ 1, : ] 同理 格式中逗号后面的【:】表示所有列，逗号前面表示行，所以是第1行

　　arr[ : ,1] 表示的是第一列

　　import numpy as np

　　arr = np.arange(12).reshape(3,4)

　　print("arr值为:\n",arr)

　　#矩阵的第0列

　　print("矩阵的第0列：\n",arr[:,0])

　　#矩阵的第一行

　　print("矩阵的第一行：\n",arr[1,:])

　　结果：

　　除了上面的使用方式，我们还可以使用下面这种方式：逗号后面的:3表示0:3就是列的0，1，2列

　　#切片获取矩阵的前两列

　　print("矩阵的前三列为：\n",arr[:,:3])

　　#切片获取矩阵的第第一行和第二行

　　print("矩阵的第一行和第二行为：(索引从0开始：)\n",arr[0:2,:])

　　结果：

　　切片我们也是可以使用负值的，那在Numpy矩阵中也是可以使用的。

　　#获取前两行三列的值

　　print("前两行前三列：\n",arr[:2,:3])

　　#矩阵的行逆序,第三行变为第一行

　　print("行元素逆序：\n",arr[::-1,:])

　　#矩阵的列逆序，第四列变为第一列

　　print("列元素逆序：\n",arr[:,::-1])

　　#矩阵的逆序

　　print("逆序：\n",arr[::-1,::-1])

　　结果：

　　朋友们!好啦!我们Numpy索引和切片的内容就介绍到这里吧!更多关于“Python培训”的问题，欢迎咨询千锋教育在线名师。千锋教育多年办学，课程大纲紧跟企业需求，更科学更严谨，每年培养泛IT人才近2万人。不论你是零基础还是想提升，都可以找到适合的班型，千锋教育随时欢迎你来试听。