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浅析NumPy 切片和索引
脚本专栏 2024/11/2 佚名
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ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。

ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割出一个新数组。

import numpy as np
 
a = np.arange(10)
s = slice(2,7,2)  # 从索引 2 开始到索引 7 停止，间隔为2
print (a[s])

输出结果为：

[2 4 6]

以上实例中，我们首先通过 arange() 函数创建 ndarray 对象。 然后，分别设置起始，终止和步长的参数为 2，7 和 2。

我们也可以通过冒号分隔切片参数 start:stop:step 来进行切片操作：

import numpy as np
 
a = np.arange(10) 
b = a[2:7:2]  # 从索引 2 开始到索引 7 停止，间隔为 2
print(b)

输出结果为：

[2 4 6]

冒号 : 的解释：如果只放置一个参数，如 [2]，将返回与该索引相对应的单个元素。如果为 [2:]，表示从该索引开始以后的所有项都将被提取。如果使用了两个参数，如 [2:7]，那么则提取两个索引(不包括停止索引)之间的项。

import numpy as np
 
a = np.arange(10) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
b = a[5] 
print(b)

输出结果为：

5

import numpy as np
 
a = np.arange(10)
print(a[2:])

输出结果为：

[2 3 4 5 6 7 8 9]

import numpy as np
 
a = np.arange(10) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
print(a[2:5])

输出结果为：

[2 3 4]

多维数组同样适用上述索引提取方法：

import numpy as np
 
a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])
print(a)
# 从某个索引处开始切割
print('从数组索引 a[1:] 处开始切割')
print(a[1:])

输出结果为：

[[1 2 3]
[3 4 5]
[4 5 6]]
从数组索引 a[1:] 处开始切割
[[3 4 5]
[4 5 6]]

切片还可以包括省略号 …，来使选择元组的长度与数组的维度相同。 如果在行位置使用省略号，它将返回包含行中元素的 ndarray。

import numpy as np
 
a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]]) 
print (a[...,1])  # 第2列元素
print (a[1,...])  # 第2行元素
print (a[...,1:]) # 第2列及剩下的所有元素

输出结果为：

[2 4 5]
[3 4 5]
[[2 3]
[4 5]
[5 6]]

以上就是浅析NumPy 切片和索引的详细内容，更多关于NumPy 切片和索引的资料请关注其它相关文章！

标签：
NumPy,切片,NumPy,索引
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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