Python中的 Numpy 数组形状改变及索引切片

 

1.改变数组形状

数组的shape属性返回一个元组,包括维度以及每个轴的元素数量,Numpy 还提供了一个reshape()方法,它可以改变数组的形状,返回一个新的数组。

例如:

a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])

转换成二维数组:

b = a.reshape((2,4))

转换成三维数组:

c = a.reshape((2,2,2))

但是需要注意的是,修改后的数组元素个数与原数组元素个数必须是一致的,不一致会报错。 例如执行b = a.reshape((2,5))代码会报“ValueError: cannot reshape array of size 8 into shape (2,5)”的错误。

 

2.索引和切片

在处理数据时,不可避免要对数据进行索引和切片,选择数据的某几行、某几列数据等,Numpy 在这方面也非常强大,具体如下:

一维数组索引和切片一维数组索引和切片比较简单,类似于Python的列表,例如:

a = np.array([1,2,3,4,5,6])
# 获取第4个元素
a[4]
# 获取前3个元素
a[:3]

多维数组索引和切片多维数组有多个轴,那么就需要对每个轴进行索引,此处以二维数组为例:

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
# 获取某一行数据(第二行)
a[1]
# 获取第二行第二个数据
a[1,1]

如果取第0轴前2个元素、第1轴前2个元素,那么切片如下:

a[:2,:2]

布尔索引

Numpy 布尔索引指的是根据bool类型True和False确定的索引,例如:

a = np.arange(10)
b = a<6
b

结果输出如下:

array([ True,  True,  True,  True,  True,  True, False, False, False,
     False])

通过结果可以看到,元素值小于6的话,布尔索引值为True,否则为False。 如果想要过滤出来符合条件的结果,而不是输出True和False,可以使用a[b]即a[a<6]实现。

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