Python库介绍10 切片访问

numpy的切片访问是一种选择数组元素子集的方法

它允许通过指定起始索引、结束索引和步长来选择数组中的一部分数据

【一维数组切片访问】

numpy一维数组切片操作与python列表切片操作一样

切片运算有两种形式：

[start:end] start是开始索引，end是结束索引。

[start:end:step] start是开始索引，end是结束索引，step是步长，步长是在切片时获取元素的间隔

import numpy as np

a=np.arange(1,10)

print(a)

print(a[2:5])

如图，a[2:5]提取了数组a的a[2]、a[3]、a[4]元素

注意，start、end都可以留空，分别代表从第一个元素开始、直至最后一个元素结束，例如：

[:5]在这个例子中表示[0:5]

[2:]在这个例子中表示[2:10]

※这里的切片访问跟range()函数一样，满足左闭右开的关系，即最左边取a[2]元素，最右边取a[5-1]元素

步长(step)可以指定选取元素的间隔，使得程序每隔n个元素取一个值，例如：

import numpy as np

a=np.arange(1,10)

print(a)

print(a[1:9:2])

a[1:9:2]表示取出数组a的a[1]到a[8]的元素，每隔2个元素取一个值

【多维数组切片访问】

多维数组的切片访问可以结合多维数组的索引访问和一维数组的切片访问来理解

即，对多维数组的若干个轴进行切片，它的语法跟一维数组的切片是一样的，例如：

import numpy as np

a=np.arange(1,13).reshape(3,4)

print(a)

print(a[1:3,1:4])

a[1:3,1:4]即取出数组a的第2行~第3行，第2列~第4列的元素