06 - 一维数组必备的三大操作：索引，切片，花式索引｜【甲由电申田曱干甴】
本帖最后由 不二如是 于 2020-2-12 22:47 编辑上一讲我们介绍完浮点类型，本次来讲 Numpy 中最常用的 3 个基本操作。
比起 Python 中列表的选取能力，Numpy 中简直好用到起飞～
先来一个 Numpy 数组：
a = np.array(['小甲鱼','小田鱼','小由鱼','小申鱼','小曱鱼','小电鱼','小甴鱼','小干鱼'])
查看 a 的元素总数：
a.size
输出：
哈哈哈，是不是很神奇，还有哪些形近字补充呢？
数组共有 8 项，位置从 0 排到 7 。
小甲鱼 小田鱼 小由鱼 小申鱼 小曱鱼 小电鱼 小甴鱼 小干鱼
0 1 2 3 4 5 6 7
-8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1
记住：
**** Hidden Message *****
从哪边索引都可以，看你自己。
索引
索引就是找到指定位置的值，例如我们正向 3 号，反向 -5 位置的 小申鱼：
a
输出：
或者反向（右至左）数：
a[-5]
输出：
切片
切片就是从数组中获取一“段”。
例如我要取出“小由鱼”，“小申鱼 ”，“小曱鱼”，三项：
a
输出：
初始位置就是第一个值的索引位置，但结束位置是最后一个值的索引位置加 1 。
用反向序号：
a[-8:-5]
输出：
如果想取开头前 5 个，就可以：
a
或者省掉 0 ：
a[:5]
输出：
还可以跳着前，例如取前 3 个奇数位：
a
输出：
第一个奇数索引为 1 。
第三个奇数索引为 5，故结束位为 6 。
2 代表截取步长。
花式索引
任意选指定位置的值。
索引本身是一组数组，所以有两个中括号。
如果挑出 0，2，3，6 项：
a[]
输出：
超级方便有木有？！
下一讲我们来看二维数组的三大项操作。
源码：
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