Python学习——numpy数组切片
原创
关于索引
从左到右索引默认0开始，从右到左索引默认-1开始。
切片图示
1. 一维数组
通过冒号分隔切片参数start:stop:step来进行切片操作。
import numpy as np
a=[1,2,3.4,5]1.1 一个参数：a[i]
返回与该索引相对应的单个元素。
1.2 两个参数：b = a[i:j]
表示复制 a[i] 到a[j-1] ，以生成新的list对象。（左闭右开）
① i 缺省时：默认为0。即 a[:n] 相当于 a[0,n] 。
② j 缺省时：默认为 len(alist)。即 a[m:] 相当于 a[m,len(a)] 。
③ i 和 j 都缺省时，a[:] 相当于 完整复制 a。
print(a[-1]) 取最后一个元素
结果：[5]
print(a[:-1]) 除了最后一个取全部
结果：[ 1 2 3 4 ]
print(a[1:]) 取第二个到最后一个元素
结果：[2 3 4 5]1.3 三个参数：b = a[i:j:s]
s表示步进，缺省为1。（-1时表示翻转读取）
s='abcdefg'
print(s[0:4] #输出abcd
print(s[0:4:2]) #步长为 2（间隔一个位置）来截取,输出acs<0时：i 缺省时，默认为-1；j 缺省时，默认为-len(a)-1。
a[::-1]相当于a[-1:-len(a)-1:-1] ，即从最后一个元素到第一个元素复制一遍。
print(a[::-1]) 取从后向前（相反）的元素
结果：[ 5 4 3 2 1 ]
print(a[2::-1]) 取从下标为2的元素**翻转读取**
结果：[ 3 2 1 ]2. 二维数组
X[n0,n1]是通过numpy库引用二维数组或矩阵中的某一段数据集的一种写法。
import numpy as np
X = np.array([[0,1,2,3],[10,11,12,13],[20,21,22,23],[30,31,32,33]])
#X 是一个二维数组，维度为 0 ，1；第 0 层 [] 表示第 0 维；第 1 层 [] 表示第 1 维；2.1 取元素X[n0,n1]
表示取第0维的第n0个元素，继续取第1维的第n1个元素。
# X[n0,n1] 表示第 0 维 取第n0 个元素 ，第 1 维取第 n1 个元素
print(X[1,0])
# 结果：
102.2 切片X[s0:e0,s1:e1]
表示取 第0维的第 s0 到 e0 个元素，继续取 第1维 的第 s1 到 e1 个元素（左闭右开）。
# X[1:3,1:3] 表示第 0 维 取 (1:3)元素 ，第 1 维取第(1:3) 个元素
print(X[1:3,1:3])
# 结果：
[[11 12]
[21 22]]2.3 切片特殊情况X[:e0,s1:]
# X[:n0,:n1] 表示第 0 维 取 第0 到 第n0 个元素 ，第 1 维取 第0 到 第n1 个元素
print(X[:2,:2])
# X[:,:n1] 表示第 0 维 取 全部元素 ，第 1 维取 第0 到第n1 个元素
print(X[:,:2])
# X[:,0]) 表示第 0 维 取全部 元素 ，第 1 维取第 0 个元素
print(X[:,0])
# 结果
[[ 0 1]
[10 11]]
[[ 0 1]
[10 11]
[20 21]
[30 31]]
[ 0 10 20 30]个人理解：二维数组的切片规则基于一维数组，高维数组的切片只要按照一维数组的规则对每一维进行切片即可。
参考资料：
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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