NumPy库中的ndarray对象——ndarray的切片和索引

一、普通切片与索引

ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。

ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割出一个新数组。

我们来介绍一下start、stop和step三个参数的使用方法

1、(start，stop，step）

import numpy as np
 
a = np.arange(10)
s = slice(2,7,2)   # 从索引 2 开始到索引 7 停止，间隔为2
print (a[s])

s = slice(2, 7, 2)

第一个2代表的是start，7代表的是stop，第二个2代表的是step（步长）

那么我们获得的结果就是：[2  4  6]

2、(start: stop: step)

冒号 : 的解释：如果只放置一个参数，如 [2]，将返回与该索引相对应的单个元素。如果为 [2:]，表示从该索引开始以后的所有项都将被提取。如果使用了两个参数，如 [2:7]，那么则提取两个索引(不包括停止索引)之间的项。

3、省略号的使用

切片还可以包括省略号 …，来使选择元组的长度与数组的维度相同。 如果在行位置使用省略号，它将返回包含行中元素的 ndarray。

import numpy as np
 
a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])  
print (a[...,1])   # 第2列元素
print (a[1,...])   # 第2行元素
print (a[...,1:])  # 第2列及剩下的所有元素

运行结果:

[2 4 5]
[3 4 5]
[[2 3]
 [4 5]
 [5 6]]

二、高级索引

接下来还有几种高级索引方法:

1、整数数组索引

整数数组索引是指使用一个数组来访问另一个数组的元素。这个数组中的每个元素都是目标数组中某个维度上的索引值。

以下实例获取数组中 (0,0)，(1,1) 和 (2,0) 位置处的元素。

import numpy as np 
 
x = np.array([[1,  2],  [3,  4],  [5,  6]]) 
y = x[[0,1,2],  [0,1,0]]  
print (y)

运行结果：

[1  4  5]

这里解释一下，在python；里边所有数字都是从0开始的，所以这里的（0，0）其实代表的就是第一行第一列。

2、布尔索引

我们可以通过一个布尔数组来索引目标数组。

布尔索引通过布尔运算（如：比较运算符）来获取符合指定条件的元素的数组。

以下实例获取大于 5 的元素：

import numpy as np 
 
x = np.array([[  0,  1,  2],[  3,  4,  5],[  6,  7,  8],[  9,  10,  11]])  
print ('我们的数组是：')
print (x)
print ('\n')
# 现在我们会打印出大于 5 的元素  
print  ('大于 5 的元素是：')
print (x[x >  5])

运行结果：

我们的数组是：
[[ 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]

3、花式索引

花式索引指的是利用整数数组进行索引。

花式索引根据索引数组的值作为目标数组的某个轴的下标来取值。

对于使用一维整型数组作为索引，如果目标是一维数组，那么索引的结果就是对应位置的元素，如果目标是二维数组，那么就是对应下标的行。

花式索引跟切片不一样，它总是将数据复制到新数组中。

import numpy as np

x = np.arange(9)
print(x)
# 一维数组读取指定下标对应的元素
print("-------读取下标对应的元素-------")
x2 = x[[0, 6]] # 使用花式索引
print(x2) 

print(x2[0])
print(x2[1])

运行结果：

[0 1 2 3 4 5 6 7 8]
-------读取下标对应的元素-------
[0 6]
0
6

参考资料：

NumPy 切片和索引 | 菜鸟教程 (runoob.com)

NumPy 高级索引 | 菜鸟教程 (runoob.com)