Numpy切片

NumPy 切片

ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。

ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割出一个新数组。

 

演示代码：

import numpy as np
a = np.arange(10）
s = slice(0,10,2) # 从索引 2 开始到索引 7 停止，间隔为2
print(a[s])

# 通过冒号分隔切片参数 start:stop:step 来进行切片操作
a = np.arange(10)
b = a[0:10:2] # 从索引 2 开始到索引 7 停止，间隔为 2
print(b)

输出结果：

[0 2 4 6 8]
[0 2 4 6 8]

冒号 : 的解释：如果只放置一个参数，如 [2]，将返回与该索引相对应的单个元素。如果为 [2:]，表示从该索引开始以后的所有项都将被提取。如果使用了两个参数，如 [2:7]，那么则提取两个索引(不包括停止索引)之间的项。

切片还可以包括省略号 …，来使选择元组的长度与数组的维度相同。 如果在行位置使用省略号，它将返回包含行中元素的 ndarray。

 

演示代码：

a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])  
print (a[...,1])   # 第2列元素
print (a[1,...])   # 第2行元素
print (a[...,1:])  # 第2列及剩下的所有元素

输出结果：

[2 4 5]
[3 4 5]
[[2 3]
 [4 5]
 [5 6]]