python数据分析-numpy模块基础知识（3）

 

前面已经介绍了numpy的一些基础知识： numpy模块基础知识(1) numpy模块基础知识(2)

#今天这一篇文章主要介绍的是array的索引以及array的迭代# 首先，注意索引是从0开始的，存在第0行第0列 array[m,n] 表示提取第m行n列的元素，符号“：”则类似于python列表中的切片功能，“ 左闭右开 ”

1. array的索引

①提取单行或者单列， array[m:] 以及 array[:n] 分别表示提取第m行，第n列

    import numpy as np
    A=np.arange(3,15).reshape((3,4))
    print(A)
    print(A[1,:])   #表示第1行整行，或者直接A[1]也行
    print(A[:,1])   #第1列整列

运行结果：

    [[ 3  4  5  6]
     [ 7  8  9 10]
     [11 12 13 14]]
    [ 7  8  9 10]
    [ 4  8 12]

②利用array[m,n] 提取第m行n列的元素

    import numpy as np
    A=np.arange(3,15).reshape((3,4))
    print(A)
    print(A[2,1])  #第2行第1列的数

运行结果：

    [[ 3  4  5  6]
     [ 7  8  9 10]
     [11 12 13 14]]
    12

③运用到切片符号 ：

    import numpy as np
    A=np.arange(3,15).reshape((3,4))
    print(A)
    print(A[1,1:2])#1:2左要取右不用取，取第一行第一列的数，为8
    print(A[1,1:3])#取第1行第1,2列的数，为8,9

运行结果：

    [[ 3  4  5  6]
     [ 7  8  9 10]
     [11 12 13 14]]
    [8]
    [8 9]

2. array的迭代

主要运用 for循环 语句对array进行迭代，意思就是取出每一行，每一列或者每个元素。 ①迭代矩阵的行，直接对原矩阵进行for遍历每一行

    import numpy as np
    A=np.arange(3,15).reshape((3,4))
    print(A)
    for row in A:
        print(row) #对原矩阵迭代行

运行结果：

    [[ 3  4  5  6]
     [ 7  8  9 10]
     [11 12 13 14]]   #原矩阵
    [3 4 5 6]
    [ 7  8  9 10]
    [11 12 13 14]   #取出每一行

②迭代矩阵的列，要先将原矩阵进行转置，使得行变列，列变行，这样再进行遍历取出的就是原矩阵的列啦。

    import numpy as np
    A=np.arange(3,15).reshape((3,4))
    print(A)
    for column in A.T:#先对原矩阵进行转置（行变列，列变行了）
        print(column)

运行结果：

    [[ 3  4  5  6]
     [ 7  8  9 10]
     [11 12 13 14]]   #原矩阵
    [ 3  7 11]
    [ 4  8 12]
    [ 5  9 13]
    [ 6 10 14] #取出每一列

③迭代每一项，先利用 flatten() 将原矩阵变成一维数组再进行遍历

    import numpy as np
    A=np.arange(3,15).reshape((3,4))
    print(A)
    print(A.flatten()) #打印出一维数组
    for item in A.flatten():
        print(item) #对原矩阵迭代每一项

运行结果：

      [[ 3  4  5  6]
     [ 7  8  9 10]
     [11 12 13 14]]   #原矩阵
    [ 3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]  #利用flatten()变成一维数组
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14 #取出每一项

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