numpy多维数组索引问题(numpy二维数组索引)快来看

随心笔谈11个月前发布 admin
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目录numpy多维数组索引切片索引布尔索引多维数组的索引与切片(基于numpy)总结

python的numpy中的多维数组,有时候需要定位到数组中的某些区域元素的位置。

一维

一维数组很简单,我们可以直接指定索引,或者使用切片索引。

比如: data[0],这时候输出单个具体数值,没有维度

data[:3],这时候输出一个一维的子数组

二维

二维数组也不难理解

data[0,1] 定位一个指定的具体数值,没有维度

data[0,:]定位一维数组

data[:,:] 定位二维数组

三维

三维数组有些难以理解,之前遇到的三维数组有点蒙圈,现在重点理解一下。

比如现在创建一个三维数组

array([[[ 0, ?1, ?2],
? ? ? ? [ 3, ?4, ?5],
? ? ? ? [ 6, ?7, ?8]],
? ? ? ?[[ 9, 10, 11],
? ? ? ? [12, 13, 14],
? ? ? ? [15, 16, 17]],
? ? ? ?[[18, 19, 20],
? ? ? ? [21, 22, 23],
? ? ? ? [24, 25, 26]]])

data[:,:,1] 会定位输出一个二维数组,具体怎么输出这个二维数组呢,我们把第一列的索引看作第一维,第二列索引看作第二维,第三列索引看作第三维,第三维是个确定的索引,所以我们的第三维数组将会降维的一个具体的值,最后得到的二维数组将会是第一维和第二维组成的一个二维数组。

array([[ 1, ?4, ?7],
? ? ? ?[10, 13, 16],
? ? ? ?[19, 22, 25]])

同理data[:,1,1]会定位输出一个一维数组,他的输出是:

array([ 4, 13, 22])

四维

四维和三维类似,具体到哪个维度的索引我们就降维哪一维

一维

根据我的理解,关于多维数组的索引与切片,不需要可以去记他的模式,这一小块,唯一需要理解的是这个多维数组的shape.只要把这个概念真正理解了,关于索引与切片问题迎刃而解了;

首先初始化上面的这样一个多维数组x,观察其x的数组结构,然后看x.shape=(2,3,3). 观察这个结果,其实含义可以理解为,后面的(3,3)是一个矩阵,表示其行数与列数,前面的2表示到底有几个这样的矩阵。你再查看其x的表示结构,是不是很好理解了。

那么现在我们要利用索引方式取特定位置上的数,注意其索引是从0开始的,那么取几个索引,看看是不是理想的结果、

根据理解,x[0][2][1]表示取第一个矩阵中,第三行第二列的数字。(注意索引是从0开始的)

如果上面的你真正理解,那么切片也不是什么困难的,下面来切一下:

基于上面的结果,这里做了两个切片。(注意切片的值。如1:3,  实际上只能取1,2  这里要注意)

其中一个切片为x[1][0][1:3]  实际上可以理解为我要在第二个矩阵中做切片。怎么切那? 取第一行的1~2列、、看看结果、、(还是要注意索引从0开始哦)

另外一个切片是x[0][2][:2]

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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