NumPy - 切片和索引

ndarray對象的內容可以通過索引或切片來訪問和修改，就像 Python 的內置容器對象一樣。

如前所述，ndarray對象中的元素遵循基於零的索引。 有三種可用的索引方法類型： 字段訪問，基本切片和高級索引。

基本切片是 Python 中基本切片概念到 n 維的擴展。 通過將start，stop和step參數提供給內置的slice函數來構造一個 Python slice對象。 此slice對象被傳遞給數組來提取數組的一部分。

示例 1

import numpy as np
a = np.arange(10)
s = slice(2,7,2)  
print a[s]

輸出如下：

[2  4  6]

在上面的例子中，ndarray對象由arange()函數創建。 然後，分別用起始，終止和步長值2，7和2定義切片對象。 當這個切片對象傳遞給ndarray時，會對它的一部分進行切片，從索引2到7，步長爲2。

通過將由冒號分隔的切片參數(start:stop:step)直接提供給ndarray對象，也可以獲得相同的結果。

示例 2

import numpy as np
a = np.arange(10)
b = a[2:7:2]  
print b

輸出如下：

[2  4  6]

如果只輸入一個參數，則將返回與索引對應的單個項目。 如果使用a:，則從該索引向後的所有項目將被提取。 如果使用兩個參數(以:分隔)，則對兩個索引(不包括停止索引)之間的元素以默認步驟進行切片。

示例 3

# 對單個元素進行切片  
import numpy as np

a = np.arange(10)
b = a[5]  
print b

輸出如下：

5

示例 4

# 對始於索引的元素進行切片  
import numpy as np
a = np.arange(10)  
print a[2:]

輸出如下：

[2  3  4  5  6  7  8  9]

示例 5

# 對索引之間的元素進行切片  
import numpy as np
a = np.arange(10)  
print a[2:5]

輸出如下：

[2  3  4]

上面的描述也可用於多維ndarray。

示例 6

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])  
print a
# 對始於索引的元素進行切片  
print  '現在我們從索引 a[1:] 開始對數組切片'  
print a[1:]

輸出如下：

[[1 2 3]
 [3 4 5]
 [4 5 6]]

現在我們從索引 a[1:] 開始對數組切片
[[3 4 5]
 [4 5 6]]

切片還可以包括省略號(...)，來使選擇元組的長度與數組的維度相同。 如果在行位置使用省略號，它將返回包含行中元素的ndarray。

示例 7

# 最開始的數組  
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])  
print  '我們的數組是：'  
print a
print  '\n'  
# 這會返回第二列元素的數組：  
print  '第二列的元素是：'  
print a[...,1]  
print  '\n'  
# 現在我們從第二行切片所有元素：  
print  '第二行的元素是：'  
print a[1,...]  
print  '\n'  
# 現在我們從第二列向後切片所有元素：
print  '第二列及其剩餘元素是：'  
print a[...,1:]

輸出如下：

我們的數組是：
[[1 2 3]
 [3 4 5]
 [4 5 6]]

第二列的元素是：
[2 4 5]

第二行的元素是：
[3 4 5]

第二列及其剩餘元素是：
[[2 3]
 [4 5]
 [5 6]]