Python中的?Numpy?數(shù)組形狀改變及索引切片
1.改變數(shù)組形狀
數(shù)組的shape屬性返回一個(gè)元組，包括維度以及每個(gè)軸的元素?cái)?shù)量，Numpy 還提供了一個(gè)reshape()方法，它可以改變數(shù)組的形狀，返回一個(gè)新的數(shù)組。
例如：
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
轉(zhuǎn)換成二維數(shù)組：
b = a.reshape((2,4))
轉(zhuǎn)換成三維數(shù)組：
c = a.reshape((2,2,2))
但是需要注意的是，修改后的數(shù)組元素個(gè)數(shù)與原數(shù)組元素個(gè)數(shù)必須是一致的，不一致會(huì)報(bào)錯(cuò)。 例如執(zhí)行b = a.reshape((2,5))代碼會(huì)報(bào)“ValueError: cannot reshape array of size 8 into shape (2,5)”的錯(cuò)誤。
2.索引和切片
在處理數(shù)據(jù)時(shí)，不可避免要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行索引和切片，選擇數(shù)據(jù)的某幾行、某幾列數(shù)據(jù)等，Numpy 在這方面也非常強(qiáng)大，具體如下：
一維數(shù)組索引和切片一維數(shù)組索引和切片比較簡單，類似于Python的列表，例如：
a = np.array([1,2,3,4,5,6]) # 獲取第4個(gè)元素 a[4] # 獲取前3個(gè)元素 a[:3]
多維數(shù)組索引和切片多維數(shù)組有多個(gè)軸，那么就需要對(duì)每個(gè)軸進(jìn)行索引，此處以二維數(shù)組為例：
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 獲取某一行數(shù)據(jù)（第二行） a[1] # 獲取第二行第二個(gè)數(shù)據(jù) a[1,1]
如果取第0軸前2個(gè)元素、第1軸前2個(gè)元素，那么切片如下：
a[:2,:2]
布爾索引
Numpy 布爾索引指的是根據(jù)bool類型True和False確定的索引，例如：
a = np.arange(10) b = a<6 b
結(jié)果輸出如下：
array([ True, True, True, True, True, True, False, False, False,
False])通過結(jié)果可以看到，元素值小于6的話，布爾索引值為True，否則為False。 如果想要過濾出來符合條件的結(jié)果，而不是輸出True和False，可以使用a[b]即a[a<6]實(shí)現(xiàn)。
到此這篇關(guān)于Python中的 Numpy 數(shù)組形狀改變及索引切片的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python Numpy 內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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