索引和切片是NumPy中最重要最常用的操作。熟練使用NumPy切片操作是數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的前提，所以一定要掌握好。

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文檔：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html

索引

ndarrays可以使用標(biāo)準(zhǔn)Python x[obj]語(yǔ)法對(duì)其進(jìn)行索引 ，其中x是數(shù)組，obj是選擇方式。有三種可用的索引：字段訪問，基本切片，高級(jí)索引。究竟是哪一個(gè)取決于obj。

注意
在Python中，x[(exp1, exp2, ..., expN)]相當(dāng)于 x[exp1, exp2, ..., expN]; 后者只是前者的語(yǔ)法糖。

基本切片和索引

基本切片將 Python 的切片基本概念擴(kuò)展到 N 維。當(dāng)obj是一個(gè)slice對(duì)象（由括號(hào)內(nèi)的start:stop:step符號(hào)構(gòu)造）、整數(shù)或切片對(duì)象和整數(shù)的元組時(shí)，會(huì)發(fā)生基本切片。也包括省略號(hào)（三個(gè)點(diǎn)）和newaxis對(duì)象。

從版本1.15.0開始不推薦使用：為了保持向后兼容Numeric中的常見用法，如果選擇對(duì)象是包含 slice 對(duì)象、省略號(hào)，或 newaxis 對(duì)象的任何非 nararray 和非元組序列（例如 list），則也會(huì)啟動(dòng)基本切片，但不適用于整數(shù)數(shù)組或其他嵌入序列。

使用 N 個(gè)整數(shù)進(jìn)行索引的最簡(jiǎn)單情況返回表示相應(yīng)項(xiàng)的數(shù)組標(biāo)量。正如在 Python 中，所有下標(biāo)是從零開始：對(duì)我個(gè)索引你，取值范圍為

0≤ni<di

其中d_i是 我的陣列的形狀的個(gè)元素。負(fù)指數(shù)被解釋為從數(shù)組的末尾開始計(jì)數(shù)（即，如果 n_i <0，則意味著n_i + d_i）。

基本切片生成的所有數(shù)組始終 是原始數(shù)組的視圖。

序列切片的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則適用于基于每維的基本切片（包括使用步驟索引）。要記住的一些有用的概念包括：

基本切片語(yǔ)法是i:j:k其中我是起始索引， j是停止索引，并且ķ是步驟

k≠0

這將選擇米元件（在對(duì)應(yīng)的尺寸）與索引值我，i,i+k，...，1 +（m - 1）k, 其中

m=q+（r neq0）

和 q 和 r 是通過j-i 除 k 所獲得的商和余數(shù):

j−i=qk+r

，因此

i+（m−1）k<j

例

>>>
>>> x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> x[1:7:2]
array([1, 3, 5])

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標(biāo)題名稱：NumPy基本切片和索引的具體使用方法-創(chuàng)新互聯(lián)
文章源于：http://chinadenli.net/article24/desice.html

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