Numpy 的索引与切片

发布时间：2023-07-01 15:10:38 所属栏目：教程来源：

导读：Python 的内置容器对象，例如列表，可以通过索引或切片来访问和修改。这在 ndarray 对象中也一样，ndarray 对象中的元素遵循基于零的索引，常用的索引方式：元素访问、切片索引、布尔型索引。

1. 元素访问
1.1 单

Python 的内置容器对象，例如列表，可以通过索引或切片来访问和修改。这在 ndarray 对象中也一样，ndarray 对象中的元素遵循基于零的索引，常用的索引方式：元素访问、切片索引、布尔型索引。

1. 元素访问
1.1 单一元素访问
一维数组的元素访问非常简单，和 Python 列表规则基本差不多。对单一元素的访问，索引遵循从 0 开始，依次递增 1。

例如，对于创建的一维数组，我们访问第5个元素对象：

arr = np.arange()
arr
Out:array([, , , , , , , , , ])
arr[]Out:
也可以用负数从末位开始对数组反向索引，例如-1表示末位元素：

arr[-]Out:

2. 切片索引
2.1 基本切片
跟列表类似，你可以一次性多个索引位置，进行多元素的访问。如果索引位置是离散的，可以手动构造列表切片的形式传入。也可以利用 start、stop、step 的方式来生成切片器。

对于上述创建的一位数组，我们同时访问首尾的元素，那么可以指定其索引位置0和-1，语法如下：

arr[[, -]]Out:array([, ])
这种情况下，访问结果会重新构造为ndarray对象返回。

对于有规律的访问，可以构造相应的切片器，例如我们访问上述数组中的偶数元素：

arr[: -: ]Out:array([, , , , ])
需要注意的是，在上述构造的切片器中，最后一位索引序列是无法取到的。例如我们访问奇数元素：

arr[: -: ]Out:array([, , , ])
arr[: : ]Out:array([, , , , ])
对比发现，当切片器指定了 -1 时，末位元素是不会被选中的。

2.2 多维数组切片索引
对于二维数组，在某些特殊情况下，可以通过连续切片的方式进行访问。

例如，我们创建一个连续整数组成的方阵：

arr_2d = np.arange().reshape(,)Out:array([[ , , , ], [ , , , ], [ , , , ], [, , , ]])
对 arr_2d 构造一个连续切片：

arr_2d[][:]Out:array([, ])
对多维数组的索引，想要达到同样的的效果，可以一次传入多个切片。例如对上述结果，可以修改为：

arr_2d[, :]Out:array([, ])
在上述步骤中，传入了 2 个切片。严格来讲，第一个切片是整数索引，是对数组的最外层（axis=0）进行选择；第二个切片是对数组的内一层（axis=1）进行选择。

更一般地，我们可以自由地根据需求，构造想要的切片效果。

arr_2d[:, :]Out:array([[, ], [, ]])
上述案例在 axis=0 方向上选择了第 0 和第 1 行，在 axis=1 方向上选择了第 1 列和第 2 列，两种切片方向的聚焦部分即为切片索引的结果。

需要指出的是，如果切片只有冒号，表示选取该方向的整个轴。例如，利用该方法，可以对二维数组进行列方向的切片：

arr_2d[:, :]Out:array([[ , ], [ , ], [ , ], [, ]])
上述案例实现了选择第一列和第二列的效果。

（编辑：汽车网）

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