BERT：ERNIE，咱們下個星期三第二節(jié)是啥課？
ERNIE：我康康......(｀?ω?′)>>> table[3][2] >>> 2 >>> courseDict[2] >>> 面向對象程序設計ERNIE：是上面向對象程序設計
BERT：那沒事了，今晚繼續(xù)煉丹︿(￣︶￣)︿

假設你已經創(chuàng)建了一個ndarray數(shù)組，或許存放著你下個星期的課表（每個數(shù)據(jù)成員存放課程代表的編號）。對于那個擺在你眼前的ndarray數(shù)組，怎么獲取下個星期三第4節(jié)課對應的編號呢？又如何知曉星期二的所有課呢？

對于第一個需求，我們需要獲取的是一個組合數(shù)據(jù)類型中的一個數(shù)據(jù)成員，這種需求對應的操作稱為“索引”；對于第二個需求，我們需要獲取的是一個組合數(shù)據(jù)類型中的一系列數(shù)據(jù)成員作為一個子集提出，這種需求對應的操作稱為“切片”。

Python對數(shù)據(jù)的索引和切片是非常重要的特征之一，np也繼承了傳統(tǒng)Python對組合數(shù)據(jù)類型的切片與索引操作。方法大同小異。

• 一維數(shù)組IDE測試

>>> a = np.array([9,8,7,6,5]) >>> a[2] # 索引，直接可以通過下標索引 7 >>> a[1 : 4 : 2] # 切片，和列表一樣，格式為ls[起始編號 : 終止編號(不含) : 步長] array([8, 6])

• 多維數(shù)組IDE測試

>>> a array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]]) >>> a[2,2] # 多維支持a[ax1,ax2,...,axn]的索引，這種方法比較常用 9 >>> a[2][2] # 也支持傳統(tǒng)列表a[ax1][ax2]...[axn]的索引方式，不常用 9 >>> a[:2,:2] # 把每個坐標替換成切片操作符就可以分別對每一個維度進行切片了 array([[1, 2],[4, 5]]) >>> a[::2,::2] array([[1, 3],[7, 9]]) >>> a[::-1,::-1] array([[9, 8, 7],[6, 5, 4],[3, 2, 1]])

總結

以上是生活随笔為你收集整理的多维数组的索引与切片_Numpy库使用入门（二）数据的索引和切片的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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