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2023-03-17 276 编程语言
Numpy的索引和切片技巧有哪些
来源：互联网
2023-03-17 00:27:59 337
推荐大家收藏本经验，以后再遇到关于Numpy的“花式”索引或切片直接来查就好啦！
工具/原料
- Python 3
- Numpy
一维数组的索引
Numpy的一维数组的索引基本方法和python中列表的索引操作基本相同。
(对基本的列表索引还不太熟悉的话，推荐看下相关经验哦~)
0Python中列表的索引与切片方式有哪些？
除了列表的那些索引方法，Numpy提供了索引数组索引的方式，可以通过索引数组获取多个不连续的值。
我们可以这么来理解：
1. 我们提供了一维的索引数组长度为 N。
2.1 Numpy负责遍历这个数组，每次取出一个索引。
2.2 Numpy创造出和索引数组一样维度大小的空数组。
3. Numpy使用这个索引去找到数据数组中对应的值。
4. 将获取的值放到对应位置的空数组中。
5. 返回填充好的空数组。
此外根据上面的理解方式，我们就能知道索引数组不一定是一维的。
索引数组的用处就是提供一系列索引值，表示单个下标；并且提供返回数组的形状。
所以也能提供二维索引数组来进行一维数组的索引， 不同之处在于返回结果维度和形状大小的不同。
二维数组的单维度索引
二维数组需要两个下标（x, y）来定位元素，但是我只传入x这一个维度呢？
这样Numpy就会返回对应的一行，也就是选择所有列。
那么和一维数组的区别在于，一维数组的单个索引获取的是一个值，而二维数组的单个索引获取的是一行值（向量），然后填充到空数组中。
同样的我们也能传入二维索引数组，唯一的不同就是返回值的维度和形状不同。
二维数组的多维度索引
这次我们针对二维数组要传入（x, y）啦，其实也好理解，原理都是一样的！
如果x和y维度相同，那么我们就每次各从x和y中取出一个，然后找到值返回。
如果x和y的维度不同呢，先迭代x，取出来后再次比较维度，如果维度一致即可查找返回，如果不一致，继续迭代。
广播机制
在二维数组的索引过程中，如果我们选择了多行，但是列都想取2，传入一个全为2的索引数组是不是很费劲呢?
这时候广播机制就能很好的帮上我们的忙啦！
0什么是python（numpy）的广播？
利用广播的思想，我们此时只需要传入标量2，剩下的就交给Numpy就好了，实验证明，Numpy不仅成功的做到了而且速度还更快！
所以当x和y维度一致，但是形状大小不一致，可以使用广播，使得大小匹配。
测试一下如果想要匹配所有行的第1列如何打印呢？在这里我们使用了符号“:”。
如果想要匹配所有行的第1列和第3列如何做呢？
如果想要匹配所有奇数行的第1列和第3列如何做呢（第一行索引是0）？
布尔索引
布尔索引通常被用于赋值。
我们在传入索引时，传入的是和数据数组形状大小一致的bool数组，通过这个布尔数组定位到数据位置，然后进行值的更新。
获取布尔数组的方法Numpy也帮我们实现啦！
多个条件其实就是对多个布尔数组的交集或并集操作。
注意事项
- 如果在实践中有不一致的情况，可以评论或私信我指出，我一定会积极回复并更新经验的！
- 如果觉得本经验能够帮助到您的话，不妨”点赞“支持一下吧~
以上方法由办公区教程网编辑摘抄自百度经验可供大家参考！
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