Numpy入门——选取数据

x = np.arange(1, 13)
print(x[1])

2

x = np.arange(1, 13).reshape(3, 4)
print(x[1])
print(x[1][1]) #x[1,1]

[5 6 7 8]

6

可以用冒号代替某一行/列的所有值。

x = np.arange(1, 13).reshape(3, 4)
print(x[2, :])
print(x[:, 1])

[[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]

[ 9 10 11 12]

[ 2  6 10]

选取某几行某几列。

print(x[1, 2:4])

[7 8]

根据索引数创建一个数组，其中每个数值由被索引数组中对应的值所替换。

允许使用负值。

print(x[np.array([2, 5, 8, 10])])
print(x[np.array([2, 5, -5, 10])])

[ 3  6  9 11]
[ 3  6  8 11]

print(x[np.array([0, 1, 2]), np.array([0, 1, 2])])

[[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]

[ 1  6 11]

只进行部分索引时：

print(x[np.array([0, 1, 2])])

[[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]

索引数组可以与标量相结合：

print(x[np.array([0, 1, 2]), 1])

[ 2  6 10]

y = x > 10
print(y)
print(x[y])

[[False False False False]
 [False False False False]
 [False False  True  True]]

[11 12]

一维索引维数需要与二维数组的行数相匹配，二位索引维数需要与三维数组的行列数相匹配。

y = x > 6
print(y[:, 2])
print(x[y[:, 2]])

[[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]

[False  True  True]

[[ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]

a = np.arange(30).reshape(2, 3, 5)
b = np.array([[True, True, False], [False, True, True]])
print(a[b])

[[[ 0  1  2  3  4]
  [ 5  6  7  8  9]
  [10 11 12 13 14]]

 [[15 16 17 18 19]
  [20 21 22 23 24]
  [25 26 27 28 29]]]

[[ True  True False]
 [False  True  True]]

print(x[np.array([0, 2]), 1:3])

[[ 2  3]
 [10 11]]

y = x > 6
print(x[y[:, 2], 1:3])

[[ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]

[[ 6  7]
 [10 11]]