07 - 二维数组必备的三大操作

不二如是

上一讲我们搞定一维数组的索引，切片和花式索引操作，本讲看二维的。

先通过多个一维数组组合成二维数组：

a0 = ['a00','a01','a02','a03']
a1 = ['a10','a11','a12','a13']
a2 = ['a20','a21','a22','a23']
a3 = ['a30','a31','a32','a33']
a4 = ['a40','a41','a42','a43']
a5 = ['a50','a51','a52','a53']
b = np.array([a0,a1,a2,a3,a4,a5])
print(b.shape)
print(b)

显示：

单选

输入指定项的 b[行索引,列索引] 或 b[行索引][列索引]：

行列索引都是从 0 开始。

想要获取整行可以 b[行索引] or b[行索引,:]：

列就无法只输入一个列索引，只能 b[:,列索引]：

多选

多选其实和上一讲的切片很像。

例如选取 2 到 5 行：

还是末尾索引加 1 。

选择前 3 列：

详细指定行和列范围就能选取一部分：

还可以指定步长的选取：

选取前 4 行中的 0，1，3（步长为 2）行中的最后两列。


花式索引

如果想特别方便的取元素，请使用 Numpy 中的 ix_([所需行],[所需列]) 方法。

例如我们要0，1，3行上的 0，2 列：

b[np.ix_([0,1,3],[0,2])]

输出：

下一讲我们学习从 txt 文档中导入到 Numpy 中。

源码： 07Double.zip (391 Bytes, 下载次数: 0, 售价: 4 鱼币)

2020-2-13 16:17 上传

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