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numpy在矩陣運算中用的非常頻發(fā)，今天小編帶大家看看python中numpy如何解決切片的問題。
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1.取元素 X[n0,n1]
這是最基本的情況，表示取 第0維 的第 n0 個元素，繼續(xù)取 第1維 的第 n1個元素。如 X[2,2] 表示第0維第2個元素[20,21,22,23],然后取其第1維的第2個元素即 22；
2.切片 X[s0:e0,s1:e1]
這是最通用的切片操作，表示取 第0維 的第 s0 到 e0 個元素，繼續(xù)取 第1維 的第 s1 到 e1 個元素（左閉右開）。如 X[1:3,1:3] 表示第0維第(1:3)個元素[[10,11,12,13],[20,21,22,23]],然后取其第1維的第(1:3)個元素即 [[11,12],[21,22]]；
3.切片特殊情況 X[:e0,s1:]
特殊情況，即左邊從0開始可以省略X[:e0,s1:e1]，右邊到結尾可以省略X[s0:,s1:e1]，取某一維全部元素X[:,s1:e1]，事實上和Python 的 序列切片規(guī)則是一樣的。
常見的 X[:,0] 則表示 第0維取全部，第1維取0號元素；
示例代碼
import numpy as np X = np.array([[0,1,2,3],[10,11,12,13],[20,21,22,23],[30,31,32,33]]) # X 是一個二維數(shù)組，維度為 0 ，1 # 第 0 層 [] 表示第 0 維；第 1 層 [] 表示第 1 維； # X[n0,n1] 表示第 0 維 取第n0 個元素 ，第 1 維取第 n1 個元素 print(X[1,0]) # X[1:3,1:3] 表示第 0 維 取 (1:3)元素 ，第 1 維取第(1:3) 個元素 print(X[1:3,1:3]) # X[:n0,:n1] 表示第 0 維 取 第0 到 第n0 個元素 ，第 1 維取 第0 到 第n1 個元素 print(X[:2,:2]) # X[:,:n1] 表示第 0 維 取 全部元素 ，第 1 維取 第0 到第n1 個元素 print(X[:,:2]) # X[:,0]) 表示第 0 維 取全部 元素 ，第 1 維取第 0 個元素 print(X[:,0])
輸出結果
10 [[11 12] [21 22]] [[ 0 1] [10 11]] [[ 0 1] [10 11] [20 21] [30 31]] [ 0 10 20 30]
PS：X[n0,n1]簡介
X[n0,n1]是通過 numpy 庫引用二維數(shù)組或矩陣中的某一段數(shù)據(jù)集的一種寫法。
類似的，X[n0,n1,n2]表示取三維數(shù)組，取N維數(shù)組則有N個參數(shù)，N-1個逗號分隔。
以二維數(shù)組為例：
import numpy as np
X = np.array([[0,1,2,3],[10,11,12,13],[20,21,22,23],[30,31,32,33]])
X 是一個二維數(shù)組，維度分別為 0 ，1；為了方便理解多維，采取數(shù)中括號的方式 ‘[’ 確定維數(shù)，例如：從左往右，第 0 層 [] 表示第 0 維；第 1 層 [] 表示第 1 維；…以此類推。
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文章標題：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：基礎學習:Python中numpy如何切片
瀏覽路徑：http://m.fisionsoft.com.cn/article/cohjdeg.html
