一：Fancy Indexing
import numpy as np
#Fancy Indexing
x = np.arange(16)
np.random.shuffle(x)
print(x) #打印所有的元素
print(x[2])#获取某个元素的值
print(x[1:3])#切片
print(x[3:9:2])#指定间距切片
index = [2,4,7,9] #索引数组
print(x[index])#获取索引数组中的元素的值
ind = np.array([[0,2],[1,4]]) #索引二维数组
print(x[ind])##获取索引二维数组中的元素的值
print("---------------------")
X = x.reshape(4,-1)
print(X)
ind1 = np.array([1,3]) #行的索引
ind2 = np.array([2,0]) #列的索引
print(X[ind1,ind2])
print(X[:-2,ind2])
bool_index = [True,False,True,False] #True就取当前列，False就不取
print(X[:-1,bool_index])Fancy Indexing 应用在一维数组
x = np.arange(16)
x[3] # 3
x[3:9] # array([3, 4, 5, 6, 7, 8])
x[3:9:2] # array([3, 5, 7])
[x[3], x[5], x[7]] # [3, 5, 7]
ind = [3, 5, 7]
x[ind] # array([3, 5, 7])
ind = np.array([[0, 2], [1, 3]])
x[ind]
"""
array([[0, 2],
[1, 3]])
"""Fancy Indexing 应用在二维数组
X = x.reshape(4, -1)
"""
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])
"""
row = np.array([0, 1, 2])
col = np.array([1, 2, 3])
# 1行2列，2行3列，3行4列
X[row, col] # array([ 1, 6, 11])
# 前2行 2,3,4列
X[:2, col]
"""
array([[1, 2, 3],
[5, 6, 7]])
"""
col = [True, False, True, True]
X[0, col] # array([0, 2, 3])二：array比较
import numpy as np
x = np.arange(16)
print(x)
print(x < 3) #返回的是bool数组
print(x == 3)
print(x != 3)
print(x * 4 == 24 - 4 * x)
print(x + 1)
print(x * 2)
print(x / 4)
print(x - 10)
print(np.sum(x<3))#返回小于3的元素个数
print(np.any(x==0)) #只要向量x中有等于0的就返回true
print(np.all(x==0)) #只有向量x中全部等于0才返回true
print(x[x<5]) #因为x<5返回的是bool数组，我们取true的元素的值
#二维的同样支持
print("----------------------")
X = x.reshape(4,-1)
print(X)
print(X<3)
print(x == 3)
print(np.sum(X<4))
print(np.count_nonzero(X<5)) #返回X中小于5的不等于0的个数
print(np.any(X==0)) #只要向量x中有等于0的就返回true
print(np.all(X==0)) #只有向量x中全部等于0才返回true
print(np.sum(X<4,axis=1))#沿着列的方向，计算每行小于4的个数
print(np.sum((X>3)&(X<10))) #计算X中大于3并且小于10的个数
print(np.sum(~(X==0))) #计算X中不等于0的个数
print(X[X[:,3]%3==0,:]) #因为X[:,3]%3==0返回的是一个向量，元素为true，false，false，true，所以最后取第一行和最后一行到此这篇关于numpy的Fancy Indexing和array比较详解的文章就介绍到这了,更多相关numpy Fancy Indexing和array比较内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客！
标签：numpy
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