6、numpy——高级索引
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
6、numpy——高级索引
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整數和切片的索引外，數組可以由整數數組索引、布爾索引及花式索引。
1、整數數組索引
1.1 以下實例獲取數組中(0,0)，(1,1)和(2,0)位置處的元素。
import numpy as np
x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = x[[0, 1, 2], [0, 1, 0]]
print(y)
輸出結果
[1 4 5]
1.2 以下實例獲取了 4X3 數組中的四個角的元素。 行索引是 [0,0] 和 [3,3]，而列索引是 [0,2] 和 [0,2]。
import numpy as np x = np.array([[ 0, 1, 2],[ 3, 4, 5],[ 6, 7, 8],[ 9, 10, 11]])
print ('我們的數組是：' )
print (x)
print ('\n')
rows = np.array([[0,0],[3,3]])
cols = np.array([[0,2],[0,2]])
y = x[rows,cols]
print ('這個數組的四個角元素是：')
print (y)
輸出結果：
我們的數組是：
[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]
[ 6 7 8]
[ 9 10 11]] 這個數組的四個角元素是：
[[ 0 2]
[ 9 11]]
1.3 可以借助切片 : 或 … 與索引數組組合。
import numpy as np a = np.array([[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]])
b = a[1:3, 1:3]
c = a[1:3,[1,2]]
d = a[...,1:]
print(b)
print(c)
print(d)
結果：
[[5 6]
[8 9]]
[[5 6]
[8 9]]
[[2 3]
[5 6]
[8 9]]
2、布爾索引
我們可以通過一個布爾數組來索引目標數組。
布爾索引通過布爾運算（如：比較運算符）來獲取符合指定條件的元素的數組。
2.1 以下實例獲取大于 5 的元素：
import numpy as np
x = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11]])
print('我們的數組是：')
print(x)
print('\n')
# 現在我們會打印出大于 5 的元素
print('大于 5 的元素是：')
print(x[x > 5])
輸出結果;
我們的數組是：
[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]
[ 6 7 8]
[ 9 10 11]] 大于 5 的元素是：
[ 6 7 8 9 10 11]
2.2 使用了 ~（取補運算符）來過濾 NaN。
import numpy as np a = np.array([np.nan, 1,2,np.nan,3,4,5])
print (a[~np.isnan(a)])
執行結果：
[ 1. 2. 3. 4. 5.]
2.3 以下實例演示如何從數組中過濾掉非復數元素。
import numpy as np a = np.array([1, 2+6j, 5, 3.5+5j])
print (a[np.iscomplex(a)])
執行結果：
[2.0+6.j 3.5+5.j]
3、花式索引
花式索引指的是利用整數數組進行索引。
花式索引根據索引數組的值作為目標數組的某個軸的下標來取值。對于使用一維整型數組作為索引，如果目標是一維數組，那么索引的結果就是對應位置的元素；如果目標是二維數組，那么就是對應下標的行。
花式索引跟切片不一樣，它總是將數據復制到新數組中。
3.1、傳入順序索引數組
import numpy as np x=np.arange(32).reshape((8,4))
print (x[[4,2,1,7]])
輸出結果：
[[16 17 18 19]
[ 8 9 10 11]
[ 4 5 6 7]
[28 29 30 31]]
3.2、傳入倒序索引數組
import numpy as np x=np.arange(32).reshape((8,4))
print (x[[-4,-2,-1,-7]])
執行結果：
[[16 17 18 19]
[24 25 26 27]
[28 29 30 31]
[ 4 5 6 7]]
3.3、傳入多個索引數組（要使用np.ix_）
import numpy as np x=np.arange(32).reshape((8,4))
print (x[np.ix_([1,5,7,2],[0,3,1,2])])
執行結果：
[[ 4 7 5 6]
[20 23 21 22]
[28 31 29 30]
[ 8 11 9 10]]
總結
以上是生活随笔為你收集整理的6、numpy——高级索引的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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