numpy的Fancy Indexing和array比较详解
一：FancyIndexing
importnumpyasnp
#FancyIndexing
x=np.arange(16)
np.random.shuffle(x)
print(x)#打印所有的元素
print(x[2])#获取某个元素的值
print(x[1:3])#切片
print(x[3:9:2])#指定间距切片
index=[2,4,7,9]#索引数组
print(x[index])#获取索引数组中的元素的值
ind=np.array([[0,2],[1,4]])#索引二维数组
print(x[ind])##获取索引二维数组中的元素的值
print("---------------------")
X=x.reshape(4,-1)
print(X)
ind1=np.array([1,3])#行的索引
ind2=np.array([2,0])#列的索引
print(X[ind1,ind2])
print(X[:-2,ind2])
bool_index=[True,False,True,False]#True就取当前列，False就不取
print(X[:-1,bool_index])
FancyIndexing应用在一维数组
x=np.arange(16) x[3]#3 x[3:9]#array([3,4,5,6,7,8]) x[3:9:2]#array([3,5,7]) [x[3],x[5],x[7]]#[3,5,7] ind=[3,5,7] x[ind]#array([3,5,7]) ind=np.array([[0,2],[1,3]]) x[ind] """ array([[0,2], [1,3]]) """
FancyIndexing应用在二维数组
X=x.reshape(4,-1) """ array([[0,1,2,3], [4,5,6,7], [8,9,10,11], [12,13,14,15]]) """ row=np.array([0,1,2]) col=np.array([1,2,3]) #1行2列，2行3列，3行4列 X[row,col]#array([1,6,11]) #前2行2,3,4列 X[:2,col] """ array([[1,2,3], [5,6,7]]) """ col=[True,False,True,True] X[0,col]#array([0,2,3])
二：array比较
importnumpyasnp
x=np.arange(16)
print(x)
print(x<3)#返回的是bool数组
print(x==3)
print(x!=3)
print(x*4==24-4*x)
print(x+1)
print(x*2)
print(x/4)
print(x-10)
print(np.sum(x<3))#返回小于3的元素个数
print(np.any(x==0))#只要向量x中有等于0的就返回true
print(np.all(x==0))#只有向量x中全部等于0才返回true
print(x[x<5])#因为x<5返回的是bool数组，我们取true的元素的值
#二维的同样支持
print("----------------------")
X=x.reshape(4,-1)
print(X)
print(X<3)
print(x==3)
print(np.sum(X<4))
print(np.count_nonzero(X<5))#返回X中小于5的不等于0的个数
print(np.any(X==0))#只要向量x中有等于0的就返回true
print(np.all(X==0))#只有向量x中全部等于0才返回true
print(np.sum(X<4,axis=1))#沿着列的方向，计算每行小于4的个数
print(np.sum((X>3)&(X<10)))#计算X中大于3并且小于10的个数
print(np.sum(~(X==0)))#计算X中不等于0的个数
print(X[X[:,3]%3==0,:])#因为X[:,3]%3==0返回的是一个向量，元素为true，false，false，true，所以最后取第一行和最后一行
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