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  • 多维数组切片
    2021-12-10 10:50:28
    import numpy as np
    
    np.random.seed(1234)
    A = np.random.randint(0, 6,(5,3))  #生成10行3列数值在[0,6)的随机数组
    print(A)
    '''结果
    [[3 5 4]
     [4 0 1]
     [1 1 2]
     [3 4 4]
     [2 2 0]]
    '''
    
    print(A[0:2 , 0:3])  #第0行和第1行 的 第0,1,2列
    # 逗号是分割点, 前面的0:2指的是行,后面的0:3是列
    '''
    [[3 5 4]
     [4 0 1]]
    '''
    print(A[1:3 , 0:2])
    '''结果
    [[4 0]
     [1 1]]
    '''

    print(A[3 , :])  #[3 4 4]
    print(A[3])      #[3 4 4]
    
    print(A[:3 , :])
    '''
    [[3 5 4]
     [4 0 1]
     [1 1 2]]
    '''
    print(A[: , 1])    #所有行,中间那列(从0开始算,第1列),注意返回的是一维的数组
    '''
    [5 0 1 4 2]
    '''
    
    print(A[: , 1:2])  #所有行, [1,2)那列(从0开始算,也就是中间那列)  这里就是一个二维的数组
    '''
    [[5]
     [0]
     [1]
     [4]
     [2]]
    '''

    参考:python 多维切片_stashbllog-CSDN博客_python 多维切片

    Python多维数组切片 - Abraham_Xu - 博客园 (cnblogs.com)

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  • Python多维数组切片

    千次阅读 2020-12-19 11:11:52
    2. list切片类似C数组,多维度分别用”[]“索引,单维度切片用”:“,如:>>> a[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]>>> a[1][1:3][5, 6]但是这样做第二个维度索引不起作用:>>> a[1:3][0:...

    1. array如果维度多了,就变成ndarray。

    2. list切片类似C数组,多维度分别用”[]“索引,单维度切片用”:“,如:

    >>> a

    [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

    >>> a[1][1:3]

    [5, 6]

    但是这样做第二个维度索引不起作用:

    >>> a[1:3][0:2]

    [[4, 5, 6], [7, 8, 9]]

    把list当作ndarray去slice也是不对的:

    >>> a[1:3,0:2]

    Traceback (most recent call last):

    File "", line 1, in

    TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

    3. ndarray切片用一个”[]“里面加逗号的方式,如:

    >>> a=np.round(np.random.rand(3,3)*10)

    array([[9., 5., 1.],

    [3., 1., 5.],

    [2., 5., 5.]])

    >>> a[1:3,0:2]

    array([[3., 1.],

    [2., 5.]])

    这样做第二个维度索引不起作用:

    >>> a[1:3][0:2]

    array([[3., 1., 5.],

    [2., 5., 5.]])

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  • python 的 numpy 中多维数组切片

    千次阅读 2022-03-11 10:58:00
    python 的 numpy 中多维数组切片

    numpy 多维数组切片

    在这里插入图片描述)

    a=np.arange(0,80)

    a.shape=(8,10)

    print(a)

    print(a[1:5,3:6])

    a[1:5,3:6] 中1:5是下标所指的行,下标从0开始,1是第二行,5是第六行,由于python切片,下标5取不到,所以只能到第五行,故行是下标所指的1-4,实际上2-5,同理,列是下标所指的3-5列,实际是4-6列。

    在这里插入图片描述
    这里使用的编译器是 Anaconda 中的 Jupyter Notebook .

    展开全文
  • #函数:用于将多维数组左右拆分成两份 # def DvdArr(arr,n): for i in range(len(a)): for j in range(len(a[0])): a[i][j]=random.random() print("原a数组:") print(a) [b11,b12]=a[:,0:2]#按列切分,从第1...
    import numpy as np
    import random
    a=np.zeros((2,4))
    
    #函数:用于将多维数组左右拆分成两份
    def DvdArr(arr,n):
    
        x1=arr[:,0,]
    
    
    for i in range(len(a)):
        for j in range(len(a[0])):
            a[i][j]=random.random()
    
    print("原a数组:")
    print(a)
    b11=a[:,0:2]#按列切分,从第1列切分到第2列
    print("按列切分b11:")
    print(b11)
    b21=a[0:1,:]#按行切分,从第1列切分到第1列
    print("按行切分b21:")
    print(b21)
    

    输出:

    原a数组:
    [[0.1382644  0.77630067 0.77940432 0.67616644]
     [0.98751536 0.06283405 0.64940781 0.5341892 ]]
    按列切分b11:
    [[0.1382644  0.77630067]
     [0.98751536 0.06283405]]
    按行切分b21:
    [[0.1382644  0.77630067 0.77940432 0.67616644]]
    
    展开全文
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    关于python多维数组切片,最近在查阅网页资料时,发现了几个不错的示意图。如下:附上矩阵点乘的一个示意图:附上部分网页,仅供参考。科学计算与机器学习有关的库: 来自百度百家,列举了科学计算与机器学习相关库...
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  • Python高级特性——多维数组切片(Slice)

    万次阅读 多人点赞 2018-01-04 15:25:40
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  • NumPy多维数组切片后的赋值

    千次阅读 2020-12-15 12:05:39
    Python 3.7.4 (tags/v3.7.4:e09359112e, Jul 8 2019, 20:34:20) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", ...>>> import numpy as np >>> a = np.zeros((3,5)) ...array
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空空如也

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多维数组切片

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