4.numpy数组索引.md

上一章:3.numpy数组操作

numpy数组索引

介绍通过如何通过以下三种方法提取数组元素：

• 基本索引与切片
• 花式索引
• 布尔索引

基本索引与切片

基本的索引和切片比较简单，与python list的索引方式类似。

一维数组

import numpy as np
print(np.__version__)

1.21.5

a = np.array([0, 1, 2, 3])

第1个元素

a[1]

1

前3个元素

a[:3]

array([0, 1, 2])

后2个元素

a[-2:]

array([2, 3])

二维数组

b = np.array([[ 0,  1,  2,  3],
              [ 4,  5,  6,  7],
              [ 8,  9, 10, 11]])

第1行

b[1]

array([4, 5, 6, 7])

第2列

b[:, 2]

array([ 2,  6, 10])

第1行第2列

b[1, 2]

6

第1到第3行

b[1:3]

array([[ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

第0到第2列

b[:, :2]

array([[0, 1],
       [4, 5],
       [8, 9]])

第1到第3行，且也是第0到第2列

b[1:3, :2]

array([[4, 5],
       [8, 9]])

最后1行

b[:, -1]

array([ 3,  7, 11])

花式索引

花式索引的特点是可以提取不连续的元素

a = np.arange(4)
a

array([0, 1, 2, 3])

提取a的第1和第3个元素

a[[1, 3]]

array([1, 3])

b = np.arange(12).reshape(3, 4)
b

array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

提取b的第0和第2行

b[[0, 2]]

array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 8,  9, 10, 11]])

提取b的第1和第3列

b[:, [1, 3]]

array([[ 1,  3],
       [ 5,  7],
       [ 9, 11]])

提取b在第0行第1列和第2行第3列的两个元素

相当于同时提取b[0, 1]和b[2, 3]

b[[0, 2], [1, 3]]

array([ 1, 11])

布尔索引

通过提供一个布尔数组来提取元素，通常会结合>、<、==等运算符计算出布尔数组然后根据布尔数组提取元素

a = np.arange(4)
a

array([0, 1, 2, 3])

用布尔索引提取数组a的第1和第3个元素

a[[True, False, False, True]]

array([0, 3])

提取数组a大于等于2的数

# 计算出布尔数组
a >= 2

array([False, False,  True,  True])

# 根据布尔数组提取数
a[a>=2]

array([2, 3])

用布尔索引提取数组b的第0和第2行

b[[True, False, True]]

array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 8,  9, 10, 11]])

小结

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