numpy中array索引
对numpy的array索引时总是容易出错，借此机会总结一下numpy中array最常用的索引方法
In [1]:
#1.1.一维array,单个元素的索引使用整数
import numpy as np
a = np.array([3, 5, 1, 2, 7, 9])
print('a:', a)
b = a[1]
print('b:', b)
b = 77
print('a:', a)#改变b的值不会影响a的值
a: [3 5 1 2 7 9]
b: 5
a: [3 5 1 2 7 9]
In [2]:
# 1.2.多维array，单个元素的索引使用整数序列
#1.2.1 二维array
a = np.arange(12).reshape((3, 4))
print('a:\n', a)
b = a[1, 2] #注意b = a[1, 2]等价于b = a[1][2], 索引a中第2行第3列的值， 实际上a[1][2]是先索引第一个维度得到一个array,在此基础上再索引
print('b:\n', b)
b = 77
print('a:\n', a) #改变b的值不会影响a
a:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
b:
6
a:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
In [3]:
#1.2.2 多维array
a = np.arange(96).reshape((2,3,4,4))
print('a:\n', a
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