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【NumPy 数组索引、裁切，数据类型】

python之Numpy学习 NumPy 数组索引 访问数组元素 数组索引等同于访问数组元素。 您可以通过引用其索引号来访问数组元素。...实例 裁切数组中索引 4 到结尾的元素： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) print(arr[4:]) 实例 裁切从开头到索引...： 实例 从末尾开始的索引 3 到末尾开始的索引 1，对数组进行裁切： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) print...5, 6, 7]) print(arr[::2]) 裁切 2-D 数组 实例 从第二个元素开始，对从索引 1 到索引 4（不包括）的元素进行切片： import numpy as np arr...0:2, 2]) 实例 从两个元素裁切索引 1 到索引 4（不包括），这将返回一个 2-D 数组： import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5

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Python数据分析(5)-numpy数组索引

numpy数组的索引遵循python中x[obj]模式，也就是通过下标来索引对应位置的元素。...在numpy数组索引中，以下问题需要主要： 1）对于单个元素索引，索引从0开始，也就是x[0]是第一个元素，x[n-1]对应第n个元素，最后一个元素为x[d-1],d为该维度的大小。...2）对于多个元素索引，索引也是从0开始，但是不包含最后一个索引值对应的元素，属于前闭后开区间索引，x[2,5]表示x的第3，4，5三个元素。...python切片形式：x[start:stop:step] ,结合负数索引，可以从后向前，当step为负数时，则为倒序索引。...2.2 整数索引 整数索引是说可以用数组去索引，规则符合numpy的boadcast规则，也就是每一维度的索引数组会相互组合。

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为何数组索引从0开始？

一些编程语言的索引从1开始。比如在Fortran中，声明数组integer :: array(5)会创建一个包含5个元素的数组。要访问第一个位置的元素，则索引为1，即array(1)。...而在python或者C++语言，第一个元素的索引则为0。 不管用什么语言编写程序，最终都要转化成CPU能实际执行的机器码。...在机器级别，数组索引通过偏移量来处理:一个寄存器(CPU内部特殊的内存)数组地址(数组第一个元素的地址)，而另一个寄存器则包含偏移量，即到目标元素的距离。...第一个元素的偏移量和C++一样是0，使用Fortran这样的语言，必须先将基于1的索引转换成基于0的索引，再乘以每个元素的地址大小获得索引为i的元素地址： 元素i的地址...= 基本地址+((i-1)*每个元素地址大小) 而C++这样基于0的索引的语言则可以稍微提高一下效率： 元素i的地址 = 基本地址+(i*每个元素地址大小) 表面上看起来是节省了一些

1.7K10

NumPy Cookbook 带注释源码 二、NumPy 高级索引和数组概念

花式索引 # 这个代码通过将数组对角线上的元素设为 0 ，来展示花式索引 # 花式索引就是使用数组作为索引来索引另一个数组 # 来源：NumPy Cookbook 2e Ch2.6 import scipy.misc...将位置列表用于索引 # 这个代码的目的就是把 Lena 图像弄花 # 来源：NumPy Cookbook 2e Ch2.7 import scipy.misc import matplotlib.pyplot...1 x width 的数组 # 用于索引时，都会扩展为 height x width 的数组 plt.imshow(lena[np.ix_(yindices, xindices)]) plt.show...布尔索引 # 来源：NumPy Cookbook 2e Ch2.8 import scipy.misc import matplotlib.pyplot as plt import numpy as...分离数独的九宫格 # 来源：NumPy Cookbook 2e Ch2.9 import numpy as np # 数独是个 9x9 的二维数组 # 包含 9 个 3x3 的九宫格 sudoku

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在Python机器学习中如何索引、切片和重塑NumPy数组

教程概述 本教程分为4个部分; 他们是： 从列表到数组 数组索引 数组切片 数组重塑 1.从列表到数组 一般来说，我建议使用Pandas或NumPy函数从文件加载数据。...我们来看看如何将列表中的数据转换为NumPy数组。 一维列表到数组 你可以加载或生成你的数据，并将它看作一个列表来访问。 你可以通过调用NumPy的array()函数将一维数据从列表转换为数组。...像列表和NumPy数组的结构可以被切片。这意味着该结构的一个子序列也可以被索引和检索。 在机器学习中指定输入输出变量，或从测试行分割训练行时切片是最有用的。...切片的内容是从'from'的索引到'to'索引的前一项。 data[from:to] 让我们通过一些示例来了解一下。 一维切片 你可以通过':'前后不指定任何索引来访问数组维度中的所有数据。...[11 22 33 44 55] 可以通过指定从索引0开始到索引1结束（'to'索引的前一项）切片出数组的第一项。

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NumPy 秘籍中文第二版：二、高级索引和数组概念

比较视图和副本 翻转 Lena 花式索引 位置列表索引 布尔值索引 数独的步幅技巧 广播数组 简介 NumPy 以其高效的数组而闻名。...它用于将图像加载到 NumPy 数组中： lena = scipy.misc.lena() 从 0.10 版本开始发生了一些重构，因此，如果您使用的是旧版本，则正确的代码如下： lena = scipy.lena...这些范围用于索引 Lena 数组。 花式索引是基于内部 NumPy 迭代器对象执行的。 执行以下步骤： 创建迭代器对象。 迭代器对象绑定到数组。 数组元素通过迭代器访问。...操作步骤 我们将从随机改组数组索引开始： 使用numpy.random模块的shuffle()函数创建随机索引数组： def shuffle_indices(size): arr = np.arange...我们将下载一个音频文件并制作一个更安静的新版本。 操作步骤 让我们从读取 WAV 文件开始： 我们将使用标准的 Python 代码下载 Austin Powers 的音频文件。

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数据科学 IPython 笔记本 9.10 数组排序

译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 到目前为止，我们主要关注使用 NumPy 访问和操作数组数据的工具。本节介绍与 NumPy 数组中的值的排序相关的算法。...我们将首先查看 Python 内置函数，然后查看 NumPy 中包含的，并针对 NumPy 数组优化的例程。...然后，如果需要，可以使用这些索引（通过花式索引）构造有序数组： x[i] # array([1, 2, 3, 4, 5]) 沿行或列的排序 NumPy 排序算法的一个有用特性是，能够使用axis参数来排序多维数组的特定行或列...最后，就像计算有序索引的np.argsort一样，np.argpartition来计算分区的索引。我们将在下一节中看到它。...在数据科学领域更常见的是使用不太严格的大 O 记号：作为算法规模的一般（如果不精确）描述。向理论家和学生道歉，这是我们将在本书中使用的解释。

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5个优雅的Numpy函数助你走出数据处理困境

这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子： ?...Numpy 的 argpartion 函数可以高效地找到 N 个最大值的索引并返回 N 个值。在给出索引后，我们可以根据需要进行值排序。...10, -1, 4, -3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0]) print (np.clip(array,2,5))[5 2 4 2 2 2 5 5 2 4 5 2] Extract：从数组中提取符合条件的元素...我们可以使用 Numpy extract () 函数从数组中提取符合条件的特定元素。...在我看来，我们应该尽可能在出现类似情况时使用这些函数，不仅因为代码量更少，更因为它们是解决复杂问题的绝妙方法。

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数据运算最优雅的5个的Numpy函数

这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子： ?...Numpy 的 argpartion 函数可以高效地找到 N 个最大值的索引并返回 N 个值。在给出索引后，我们可以根据需要进行值排序。...10, -1, 4, -3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0]) print (np.clip(array,2,5))[5 2 4 2 2 2 5 5 2 4 5 2] Extract：从数组中提取符合条件的元素...我们可以使用 Numpy extract () 函数从数组中提取符合条件的特定元素。...在我看来，我们应该尽可能在出现类似情况时使用这些函数，不仅因为代码量更少，更因为它们是解决复杂问题的绝妙方法。

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Python学习笔记之NumPy模块——超详细(安装、数组创建、正态分布、索引和切片、数组的复制、维度修改、拼接、分割...)

另外，通过ndarray类的shape属性可以获得数组每一堆的元素个数(元组形式)，也可以通过shape[n]形式获得每一堆的元素个数，其中n是维度，从0开始。...ndarray数组可以基于0 - n的下标进行索引，并设置star，stop及step参数进行，从原数组中切割出一个新数组。...【示例】一维数组切片和索引的使用 # 创建一维数组 a = np.arange(10) print(a) # 索引访问：1.正索引访问，从0开始到当前长度减一 print('正索引为0的元素:', a[...0]) print('正索引为5的元素:', a[5]) # 负索引访问，从-1开始 print('最后一个元素:', a[-1]) # 切片操作 [star:stop:step] print(a[:...]) # 从开始到结尾 print(a[3:5]) # 从索引3开始到索引4结束[star:stop) print(a[1:7:2]) # 从索引1开始到6结束，步长为2 print(a[::-1

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5个优雅的Numpy函数助你走出数据处理困境

这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子： ?...Numpy 的 argpartion 函数可以高效地找到 N 个最大值的索引并返回 N 个值。在给出索引后，我们可以根据需要进行值排序。...10, -1, 4, -3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0]) print (np.clip(array,2,5))[5 2 4 2 2 2 5 5 2 4 5 2] Extract：从数组中提取符合条件的元素...我们可以使用 Numpy extract () 函数从数组中提取符合条件的特定元素。...在我看来，我们应该尽可能在出现类似情况时使用这些函数，不仅因为代码量更少，更因为它们是解决复杂问题的绝妙方法。

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5个优雅的Numpy函数助你走出数据处理困境

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5个优雅的Numpy函数助你走出困境

这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子： ?...Numpy 的 argpartion 函数可以高效地找到 N 个最大值的索引并返回 N 个值。在给出索引后，我们可以根据需要进行值排序。...10, -1, 4, -3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0]) print (np.clip(array,2,5))[5 2 4 2 2 2 5 5 2 4 5 2] Extract：从数组中提取符合条件的元素...我们可以使用 Numpy extract () 函数从数组中提取符合条件的特定元素。...在我看来，我们应该尽可能在出现类似情况时使用这些函数，不仅因为代码量更少，更因为它们是解决复杂问题的绝妙方法。

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数据处理遇到麻烦不要慌，5个优雅的Numpy函数助你走出困境

这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子： ?...Numpy 的 argpartion 函数可以高效地找到 N 个最大值的索引并返回 N 个值。在给出索引后，我们可以根据需要进行值排序。...10, -1, 4, -3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0]) print (np.clip(array,2,5))[5 2 4 2 2 2 5 5 2 4 5 2] Extract：从数组中提取符合条件的元素...我们可以使用 Numpy extract () 函数从数组中提取符合条件的特定元素。...在我看来，我们应该尽可能在出现类似情况时使用这些函数，不仅因为代码量更少，更因为它们是解决复杂问题的绝妙方法。

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数据处理遇到麻烦不要慌，5个优雅的Numpy函数助你走出困境

这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子： ?...Numpy 的 argpartion 函数可以高效地找到 N 个最大值的索引并返回 N 个值。在给出索引后，我们可以根据需要进行值排序。...10, -1, 4, -3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0]) print (np.clip(array,2,5))[5 2 4 2 2 2 5 5 2 4 5 2] Extract：从数组中提取符合条件的元素...我们可以使用 Numpy extract () 函数从数组中提取符合条件的特定元素。...在我看来，我们应该尽可能在出现类似情况时使用这些函数，不仅因为代码量更少，更因为它们是解决复杂问题的绝妙方法。

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