带你了解Python中Numpy 的索引
如今，Python对大家来说是很熟悉的，今天就给大家详细介绍下Python中Numpy 的索引的相关信息。
[index]:一维索引
[row][col]:二维索引,也可写成[row,col]
一维索引:
import numpy as np
A = np.arange(3,15)
# array([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])
print(A[3]) # 6
A = np.arange(3,15).reshape((3,4))
"""
array([[ 3, 4, 5, 6]
[ 7, 8, 9, 10]
[11, 12, 13, 14]])
"""
print(A[2])
# [11 12 13 14]
二维索引：
print(A[1][1]) # 8
print(A[1, 1]) # 8
print(A[1, 1:3]) # [8 9]
# 使用for循环打印行
for row in A:
print(row)
"""
[ 3, 4, 5, 6]
[ 7, 8, 9, 10]
[11, 12, 13, 14]
"""
# 使用for循环打印列
for column in A.T:
print(column)
"""
[ 3, 7, 11]
[ 4, 8, 12]
[ 5, 9, 13]
[ 6, 10, 14]
"""
# 迭代输出
print(A.flatten())
# array([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])
for item in A.flat:
print(item)
# 3
# 4
……
# 14
上述就是关于Python中Numpy 的索引的相关介绍了，希望能够给大家带来帮助。
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