Python高级特性——详解多维数组切片(Slice)
更新时间：2019年11月26日 16:20:40 作者：Eden朱
今天小编就为大家分享一篇Python高级特性——详解多维数组切片(Slice)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
(1) 我们先用arange函数创建一个数组并改变其维度，使之变成一个三维数组：
>>> a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
>>> a
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]]])
多维数组a中有0~23的整数，共24个元素，是一个2×3×4的三维数组。我们可以形象地把它看做一个两层楼建筑，每层楼有12个房间，并排列成3行4列。
(2) 我们可以用三维坐标来选定任意一个房间，即楼层、行号和列号。例如，选定第1层楼、第1行、第1列的房间，可以这样表示：
>>> a[0, 0, 0] 0
(3) 如果我们不关心楼层，也就是说要选取所有楼层的第1行、第1列的房间，那么可以将第1个下标用英文标点的冒号:来代替：
>>> a[:, 0, 0] array([ 0, 12])
选取第1层楼的所有房间：
>>> a[0]
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
或者我们可以这样写：
>>> a[0, :, :]
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
多个冒号可以用一个省略号（…）来代替，因此上面的代码等价于：
>>> a[0, ...]
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
进而可以选取第1层楼、第2排的所有房间：
>>> a[0, 1] array([4, 5, 6, 7])
以上这篇Python高级特性——详解多维数组切片(Slice)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
相关文章
python3实现网络爬虫之BeautifulSoup使用详解
这篇文章主要介绍了python3实现网络爬虫之BeautifulSoup使用详解，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧2018-12-12
这篇文章主要介绍了Python偏函数实现原理及应用,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下2020-11-11
这篇文章主要介绍了Python模拟实现webqq登录的方法,具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2016-02-02
Python的批评者声称Python性能低效、执行缓慢，但实际上并非如此：尝试以下6个小技巧，可以加快Pytho应用程序。2015-03-03
今天小编就为大家分享一篇对PyQt5中的菜单栏和工具栏实例详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2019-06-06
今天小编就为大家分享一篇PyQt5 在label显示的图片中绘制矩形的方法，具有很好的参考价值。希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2019-06-06
翻页是经常使用的功能，Django提供了翻页器。用Django的Paginator类实现，有需要了解Paginator类用法的朋友可参考。希望此文章对各位有所帮助2021-05-05
这篇文章主要介绍了Python中常用的8种字符串操作方法，非常不错，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下2019-05-05
解决Python爬虫错误之twisted.web.error.SchemeNotSupported: Unsu
这篇文章主要介绍了解决Python爬虫错误之twisted.web.error.SchemeNotSupported: Unsupported scheme: b''问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教2024-02-02
这篇文章主要给大家介绍了关于python操作kafka的详细步骤包括安装环境、添加依赖、配置setting.py文件、编写生产者和消费者代码,以及KafkaConsumer的详细参数和使用方法,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下2024-11-11
最新评论