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Python高级特性——详解多维数组切片(Slice)

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(1) 我们先用arange函数创建一个数组并改变其维度,使之变成一个三维数组:

>>> a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
>>> a
array([[[ 0, 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6, 7],
    [ 8, 9, 10, 11]],

    [[12, 13, 14, 15],
    [16, 17, 18, 19],
    [20, 21, 22, 23]]])

多维数组a中有0~23的整数,共24个元素,是一个2×3×4的三维数组。我们可以形象地把它看做一个两层楼建筑,每层楼有12个房间,并排列成3行4列。

(2) 我们可以用三维坐标来选定任意一个房间,即楼层、行号和列号。例如,选定第1层楼、第1行、第1列的房间,可以这样表示:

>>> a[0, 0, 0]
0

(3) 如果我们不关心楼层,也就是说要选取所有楼层的第1行、第1列的房间,那么可以将第1个下标用英文标点的冒号:来代替:

>>> a[:, 0, 0]
array([ 0, 12])

选取第1层楼的所有房间:

>>> a[0]
array([[ 0, 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6, 7],
    [ 8, 9, 10, 11]])

或者我们可以这样写:

>>> a[0, :, :]
array([[ 0, 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6, 7],
    [ 8, 9, 10, 11]])

多个冒号可以用一个省略号(…)来代替,因此上面的代码等价于:

>>> a[0, ...]
array([[ 0, 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6, 7],
    [ 8, 9, 10, 11]])

进而可以选取第1层楼、第2排的所有房间:

>>> a[0, 1]
array([4, 5, 6, 7])

以上这篇Python高级特性——详解多维数组切片(Slice)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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