Python入门教程(四十一)Python的NumPy数组索引
更新时间：2023年05月20日 11:14:10 作者：轻松学Python
这篇文章主要介绍了Python入门教程(四十一)Python的NumPy数组索引,数组索引是指使用方括号（[]）来索引数组值,numpy提供了比常规的python序列更多的索引工具,除了按整数和切片索引之外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引,需要的朋友可以参考下
访问数组元素
数组索引等同于访问数组元素。
可以通过引用其索引号来访问数组元素。
NumPy 数组中的索引以 0 开头，这意味着第一个元素的索引为 0，第二个元素的索引为 1，以此类推。
实例
从以下数组中获取第一个元素：
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4]) print(arr[0])
运行实例
实例
从以下数组中获取第二个元素：
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4]) print(arr[1])
运行实例
实例
从以下数组中获取第三和第四个元素并将其相加：
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4]) print(arr[2] + arr[3])
运行实例
访问 2-D 数组
要访问二维数组中的元素，我们可以使用逗号分隔的整数表示元素的维数和索引。
实例
访问第一维中的第二个元素：
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('2nd element on 1st dim: ', arr[0, 1])运行实例
实例
访问第二维中的第五个元素：
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('5th element on 2nd dim: ', arr[1, 4])运行实例
访问 3-D 数组
要访问 3-D 数组中的元素，我们可以使用逗号分隔的整数来表示元素的维数和索引。
实例
访问第一个数组的第二个数组的第三个元素：
import numpy as np arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]) print(arr[0, 1, 2])
运行实例
例子解释
arr[0, 1, 2] 打印值 6。
工作原理：
第一个数字代表第一个维度，其中包含两个数组：
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
然后：
[[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
由于我们选择了 0，所以剩下第一个数组：
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
第二个数字代表第二维，它也包含两个数组：
[1, 2, 3]
然后：
[4, 5, 6]
因为我们选择了 1，所以剩下第二个数组：
[4, 5, 6]
第三个数字代表第三维，其中包含三个值：
4 5 6
由于我们选择了 2，因此最终得到第三个值：
6
负索引
使用负索引从尾开始访问数组
实例
打印第二个维中的的最后一个元素
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('Last element from 2nd dim: ', arr[1, -1])运行实例
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