摘要:對于一維數(shù)組的索引,大體上與中的列表相似,可以通過取得某個元素的值,同時也可以進行數(shù)值變更。
這個問題源于對于NumPy中索引和切片的學(xué)習(xí),發(fā)現(xiàn)書上和教程中只提到了對于某行的索引,但是沒有提到對于數(shù)組中某幾列某幾列的索引應(yīng)該如何完成。將下面的矩陣看成是一個3x3的數(shù)組,那么如果我怎么才能得到這個矩陣的某個子矩陣呢?
$$ egin{matrix} 1 & 2 & 3 4 & 5 & 6 7 & 8 & 9 end{matrix} ag{1} $$
首先我們先回顧一下NumPy中的索引是如何完成的。對于一維數(shù)組的索引,大體上與Python中的列表相似,可以通過取得某個元素的值,同時也可以進行數(shù)值變更。
import numpy as np x_1 = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) #創(chuàng)建二維數(shù)組 x_1[1] #提取一維數(shù)組中某個元素 x_1[1:3] #提取第2到4個元素
對于二維數(shù)組來說,使用同樣的方法提取到的就是一維數(shù)組而不是標(biāo)量了,那么怎么才能提取np.array的某幾行某幾列的元素呢?大致的思路是先取得我們想要的行數(shù)據(jù),再取得我們想要的列數(shù)據(jù)。仍舊拿上面的矩陣來舉例,如果我們想取得第1、3行第2、3列的數(shù)組子集,那么我們可以先取得第1、3行的數(shù)據(jù),之后再取得第2、3列的數(shù)據(jù)。
$$ egin{matrix} 2 & 3 8 & 9 end{matrix} ag{2} $$
import numpy as np X_2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) E = [0,2] #定義行數(shù) F = [1,2] #定義列數(shù) X_3 = X_2[E] #先取出需要的行 X_3 = X_3[:F] #再出去需要的列 print(X_3)
結(jié)果如圖所示:
array([[2, 3], [8, 9]])
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