numpy_5th array索引

2020-05-18 11:01:41 阅读：286 来源： 互联网

标签：13 12 5th item print array numpy row

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import numpy as np

"""
[[ 3  4  5  6]
 [ 7  8  9 10]
 [11 12 13 14]]
1. array 中的二维数组 可以像 list 一样用两个 [] 索引
    1）print(a[2])
    [11 12 13 14]
    2）print(a[1][1])
    8

2. array还可以通过一个[]来索引
    1）print(a[1,1])
    8

3. array中切片的运用，来取一列
    1） #第一行的所有数 print(a[1,:])
        [ 7  8  9 10]
    2） #第一列的所有数，这个比较有意义   print(a[:,1])
        [ 4  8 12]
    3） print(a[1:3,1:3])   取头不取尾
        [[ 8  9]
         [12 13]]
         
4. 遍历循环 行，列，每一个元素
    1） 复习 a.T a.transpose() 转置，返回的都是array
        [[ 3  7 11]
         [ 4  8 12]
         [ 5  9 13]
         [ 6 10 14]]
    2)  a.flat a.flatten()  前者返回Object 后者返回拉平的 array
        <numpy.flatiter object at 0x0000028FE868D880>
        [ 3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]
    3） 遍历行
        for row in a:
            print(row)
    4） 遍历列
        for column in a.T:
            print(column)
    5)  遍历元素
        for item in a.flat:
             print(item)
"""
a = np.arange(3,15).reshape((3,4))
print(a)
print(a[2])
print(a[1][1])
print(a[1,1])
#第一行的所有数
print(a[1,:])

#第一列的所有数，这个比较有意义
print(a[:,1])

print(a[1:3,1:3])

for row in a:
    print(row)

for column in a.T:
    print(column)

print(a.flat)
print(a.flatten())
for item in a.flat:
    print(item)

标签：13,12,5th,item,print,array,numpy,row
来源： https://www.cnblogs.com/ChevisZhang/p/12909353.html

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