实例+解释如下(表格):关键是要明白python中数组的下标体系。一套从左往右,一套从右往左。

 1 import numpy as np
2 import sys
3
4 def main():
5 A=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,0])
6 B=A.copy()
7 print A
8 print 'same as print A,',A[:]
9 print 'same as print A,',A[::1]
10 print 'reverse A,',A[::-1]
11 print 'print all elements with 2 interval,',A[::2]
12 print 'print elements from the 4th element with 2 interval,',A[3::2]
13 print 'print elements from the last 4th element with 2 interval,',A[-3::2]
14 print 'print elements from the 2nd to 5th element with 2 interval,',A[1:4:2]
15 print 'reverse print all elements with 2 interval,',A[::-2]
16 print 'reverse print elements from the 4th element with 2 interval,',A[3::-2]
17 print 'reverse print elements from the last 4th element with 2 interval,',A[-3::-2]
18 #print A[a:b:c]: a and b determine range of slide. c determine the interval and direction (forth or reverse)
19 print A[:-3:-1]
20 print A[:3:1]
21 print A[:3:-1]
22 C=A[::-1]
23 C[0]=10
24 print 'A is also changed as how does c change,',A
25 B[9]=0
26 print 'A will not be affected when B change,',A
27 print 'array slide from second element to the last one,',A[1:]
28 print 'array slide from last second element to the first one,',A[:-1]
29
30
31
32 if __name__ == "__main__":
33 main()
A=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,0]) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0
下标系一Index(Left to Right)
下标系二Index(Right to Left) -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1
A[a:b:c] a和b   确定:切片操作的范围(from a to b, exclude b.), C 确定具体切片的pace和方向(例如:1表示Left to Right,pace=1. -1表示Right to   Left,pace=1.)。
实例:A[:3:1] output: 1,2,3.   注:Index 3处对应的数组值4。1表示从左往右,步的大小是1。所以输出1,2,3
实例:A[:-3:-1] output:0,9   注:Index -3处对应的数组值8。-1表示从右往左,步的大小是1。所以输出0,9
实例:A[:3:-1] output:0,9,8,7,6,5   注:Index 3处对应的数组值4。-1表示从右往左,步的大小是1。所以输出0,9,8,7,6,5
实例:A[:-3:1]

output:1,2,3,4,5,6,7   注:Index -3处对应的数组值8。1表示从左往右,步的大小是1。所以输出1,2,3,4,5,6,7

实例:A[-3::-1]

output:8,7,6,5,4,3,2,1   注:Index -3处对应的数组值8。-1表示从右往左,步的大小是1。所以输出8,7,6,5,4,3,2,1

Numpy 数组的切片操作的更多相关文章

  1. Numpy数组对象的操作-索引机制、切片和迭代方法

    前几篇博文我写了数组创建和数据运算,现在我们就来看一下数组对象的操作方法.使用索引和切片的方法选择元素,还有如何数组的迭代方法. 一.索引机制 1.一维数组 In [1]: a = np.arange ...

  2. Numpy入门(二):Numpy数组索引切片和运算

    在Numpy中建立了数组或者矩阵后,需要访问数组里的成员,改变元素,并对数组进行切分和计算. 索引和切片 Numpy数组的访问模式和python中的list相似,在多维的数组中使用, 进行区分: 在p ...

  3. Numpy数组的基本运算操作

    一.算术运算符 In [3]: a = np.arange(0,5) Out[3]array([0, 1, 2, 3, 4]) In [4]: a+4 Out[4]: array([4, 5, 6, ...

  4. Numpy入门 - 数组切片操作

    本节主要演示数组的切片操作,数组的切片操作有两种形式:更改原数组的切片操作和不更改原数组的切片操作. 一.更改原数组的切片操作 import numpy as np arr = np.array([1 ...

  5. Numpy 笔记: 多维数组的切片(slicing)和索引(indexing)【转】

    目录 切片(slicing)操作 索引(indexing) 操作 最简单的情况 获取多个元素 切片和索引的同异 切片(slicing)操作 Numpy 中多维数组的切片操作与 Python 中 lis ...

  6. Numpy数组基本操作(数组索引,数组切片以及数组的形状,数组的拼接与分裂)

    一:数组的属性 每个数组都有它的属性,可分为:ndim(数组的维度),shape(数组每个维度的大小),size(数组的总大小),dtype(数组数据的类型) 二:数组索引 和python列表一样,N ...

  7. Python数据分析之numpy数组全解析

    1 什么是numpy numpy是一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,也是大部分Python科学计算库的基础库,多用于大型.多维数据上执行数值计算. 在NumPy 中,最重要的对象是 ...

  8. 21、numpy数组模块

    一.numpy简介 numpy官方文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750 numpy是Python的一种开源的数 ...

  9. Numpy 数组操作

    Numpy 数组操作 Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类: 修改数组形状 翻转数组 修改数组维度 连接数组 分割数组 数组元素的添加与删除 修改数组形状 函数 描述 resh ...

随机推荐

  1. 2018.09.30 bzoj2223: [Coci 2009]PATULJCI(主席树)

    传送门 主席树经典题目. 直接利用主席树差分的思想判断区间中数的个数是否合法然后决定左走右走就行了. 实际上跟bzoj3524是同一道题. 代码: #include<bits/stdc++.h& ...

  2. 破解Excel密码

    https://zhidao.baidu.com/question/98055974.html 方法:1\打开文件2\工具---宏----录制新宏---输入名字如:aa3\停止录制(这样得到一个空宏) ...

  3. csdn的一次回答问题

    #coding:utf8 import tushare as ts import pandas as pd import numpy as np import pymysql,datetime imp ...

  4. Object-C中 - self 和super 的含义

    //super:父类         //self:自己              //自己理解         //以MobilePhone为例,父类为NSObject         //在类方法 ...

  5. TurtleBot教程

    TurtleBot TurtleBot combines popular off-the-shelf robot components like the iRobot Create, Yujin Ro ...

  6. Codeforces805 C. Find Amir 2017-05-05 08:41 140人阅读 评论(0) 收藏

    C. Find Amir time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input o ...

  7. RabbitMQ 初探

    有哪些优点 可靠性:RabbitMQ 提供了多种技术可以让你在性能和可靠性之间进行权衡.这些技术包括持久性.投递确认.发布者证实和高可用性. 灵活的路由:提供了多种内置交换机类型.如果你有更复杂的路由 ...

  8. Oracle EBS 采购 接收入库 接口开发

    http://blog.itpub.net/25164132/viewspace-746657/ 接收入库是项目中会经常碰到的开发,这类开发一般来说比较简单,但是接收入库在Oracle中其实涉及到很多 ...

  9. ModuleNotFoundError: No module named 'sqlite'

    解决 ModuleNotFoundError: No module named 'sqlite'.问题 今天在将Python2.7升级至Python3.6后导入sqlite模块时出现了一下报错,到网上 ...

  10. 在ContextLoaderListener中使用注解注入的类和job中使用注解注入的类

    场景:在ContextLoaderListener子类中加载job,为JobFactory的实现类声明@Component后,在ContextLoaderListener子类中为scheduler设置 ...