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Numpy如何按索引切片
对于二维数组,可以分别沿着行和列方向进行切片。以下是一个例子:
- import numpy as np
- arr_2d = np.array([[1, 2, 3],
- [4, 5, 6],
- [7, 8, 9]])
- # 按行切片
- rows = [0, 2]
- sliced_arr_by_rows = arr_2d[rows, :]
- print(sliced_arr_by_rows)
- # 输出:
- # [[1 2 3]
- # [7 8 9]]
- # 按列切片
- cols = [1, 2]
- sliced_arr_by_cols = arr_2d[:, cols]
- print(sliced_arr_by_cols)
- # 输出:
- # [[2 3]
- # [5 6]
- # [8 9]]
- # 同时按行和列切片
- sliced_arr_by_rows_and_cols = arr_2d[rows, :][:, cols]
- print(sliced_arr_by_rows_and_cols)
- # 输出:
- # [[2 3]
- # [8 9]]
复制代码
在这个例子中,我们首先创建了一个3x3的二维数组。然后,我们分别按行和列进行切片。对于按行切片,我们将要切片的行索引列表作为第一个索引,同时在列方向上使用冒号表示选择所有列。对于按列切片,我们将要切片的列索引列表作为第二个索引,同时在行方向上使用冒号表示选择所有行。
最后,我们演示了如何同时按行和列切片。我们首先按行切片,然后在结果上按列切片。这将生成一个新的二维数组,其中包含我们选择的行和列。
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